ScholarGate
Asisten
Hypothesis testClassical statistics

Uji-t satu sampel yang kuat (Rata-rata terpotong)

Uji-t satu sampel yang kuat menggantikan rata-rata biasa dengan rata-rata terpotong dan varians sampel dengan varians Winsorized untuk membandingkan lokasi populasi terhadap nilai hipotesis. Uji ini mempertahankan kerangka keputusan uji-t sambil secara tajam mengurangi sensitivitas terhadap pencilan dan distribusi berekor berat, menjadikannya andal dalam data kontinu dunia nyata yang menyimpang dari normalitas.

Terapkan dengan StatMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Robust One-Sample Location Test Using Trimmed Mean. ScholarGate. https://scholargate.app/id/statistics/robust-one-sample-t-test

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateRobust one-sample t-test (Robust One-Sample Location Test Using Trimmed Mean). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/statistics/robust-one-sample-t-test · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026