Een hint hiernaar wordt gegeven in de terugkoppeling (althans, i.i.g. in de kwartiel-3 versie van de yOUlearnomgeving):
"Er valt op dat dit case 36 en case 37 de enige twee cases zijn in de controlegroep die fouten gemaakt hebben (of beter gezegd: een fout gemaakt hebben). De scores van deze twee cases zijn dus niet extreem hoog, maar vallen alleen maar op omdat verder niemand in de controlegroep een fout gemaakt heeft."
Wat hieruit te leren valt is dat er op een statistische manier naar outliers gezocht kan worden, maar dat er altijd gekeken moet worden naar 'hoe komt het dat ze outliers zijn'. Dus dat er ook op een niet-statistische manier gekeken wordt. Data verwijderen is namelijk best extreem ingrijpend, dus dat doen we eigenlijk het liefst alleen wanneer gegeven waarden (en daarmee: proefpersonen/respondenten) niet deel zijn van de doelpopulatie, of wanneer de scores zo extreem zijn dat ze op zichzelf de analyse domineren. In bovenstaand voorbeeld lijkt daarvan geen sprake te zijn. Eventueel zou dat 'getoetst' kunnen worden door de cook's distance voor deze cases te bepalen (zie Field). Dit laatste behoort echter niet tot de tentamenstof