去掉极值在数据分析中是一种常见的数据预处理技术，主要基于以下原因：
避免影响趋势线和模型性能：
极值可能会导致回归分析中的趋势线偏斜，从而使得回归模型无法通过检验，并且影响拟合优度。
提高数据稳健性：
极端值可能会给数据带来不稳定性，通过去掉这些值，可以使得剩余的数据更具有代表性，从而提高数据分析的稳健性。
保证公平性或数据真实性：
在评分或比赛中，极端的高分或低分可能会对整体评价造成不公平的影响，去掉这些极值有助于更真实地反映参与者的实际表现。
减少离群值的影响：
在回归分析中，离群值可能会严重影响到参数估计和模型的性能，处理这些离群值可以提高分析结果的准确性。
去极值的方法有多种，例如MAD法、3σ法和百分位法等，这些方法可以帮助识别并处理数据中的极端值。