Banyak cara untuk mengatasi data yang tidak berdistribusi normal. Selain dengan mentransformasikan data, cara lain yang dapat digunakan adalah dengan cara menghapus data outlier. Data outlier seringkali menjadi penyebab ketidaknormalan data sehingga apabila terdapat data outlier, maka data tersebut harus dihapus. Data outlier merupakan data yang memiliki nilai Z Score ekstreem atau data yang nilai Z Scorenya keluar dari rentang 2,50 atau -2,50. Jika ada data yang memiliki nilai Z Score yang keluar dari rentang tersebut, maka data tersebut terindikasi sebagai data outlier dan harus dihilangkan atau dihapus.