ScholarGate
Asistent
Hypothesis testClassical statistics

Robustni t-test za neovisne uzorke

Robustni t-test za neovisne uzorke uspoređuje središnju tendenciju dviju neovisnih skupina koristeći obrezane sredine (trimmed means) i Winsorizirane varijance, što ga čini znatno manje osjetljivim na ekstremne vrijednosti (outliers) i nenormalnost raspodjele nego klasični Studentov ili Welchov t-test. Najčešće korišteni oblik je Yuenov test, koji također dopušta nejednake varijance među skupinama.

Primijenite uz StatMindUskoroVideoUskoroPreuzmi prezentaciju

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Karta metoda

Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.

Izvori

  1. Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838
  2. Yuen, K. K. (1974). The two-sample trimmed t for unequal population variances. Biometrika, 61(1), 165–170. DOI: 10.1093/biomet/61.1.165

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Independent Samples t-test (Trimmed Means / Winsorized Variances). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/statistics/robust-independent-samples-t-test

Koja metoda?

Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.

Usporedi jedno uz drugo

Citirana u

ScholarGateRobust independent samples t-test (Robust Independent Samples t-test (Trimmed Means / Winsorized Variances)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/statistics/robust-independent-samples-t-test · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026