在论文中，处理和解释数据异常值是一项重要且需要谨慎对待的工作。数据异常值指的是那些明显偏离其他数据点的数据。当遇到异常值时，不能简单地忽略或删除，而要进行深入的分析和处理。

首先，要仔细检查数据的收集过程，看是否存在错误或偏差。比如，测量仪器是否故障，数据录入是否有误等。如果是因为这些原因导致的异常值，应当予以纠正或删除。

其次，从研究对象和研究背景的角度来考虑异常值的合理性。有时候，异常值可能反映了特殊的情况或现象，具有独特的研究价值。

对于无法确定原因的异常值，可以采用多种方法进行处理。比如，通过统计方法来判断其对整体数据的影响程度。如果影响较小，可以保留；如果影响较大，可以采用合理的方法进行修正或替换。

在解释异常值时，要清晰地阐述其出现的可能原因和对研究结果的潜在影响。这需要结合研究的具体内容和相关理论进行深入的分析。

从论文查重的角度来看，如果在处理和解释异常值的方式上与其他文献存在较高的相似度，可能意味着研究缺乏创新性和独立思考。

另外，还可以通过与其他相关数据或研究进行对比，来进一步验证异常值的合理性和解释的可靠性。

总之，处理和解释论文中的数据异常值需要综合考虑多种因素，采用科学合理的方法，并进行充分的论证和说明。这样才能确保数据的准确性和可靠性，为研究结论提供有力的支持，同时避免在论文查重中出现不必要的问题，展现出研究的创新性和科学性。