Робастный t-критерий для независимых выборок
Робастный t-критерий для независимых выборок сравнивает центральную тенденцию двух независимых групп с использованием усечённых средних и винсоризованных дисперсий, что делает его значительно менее чувствительным к выбросам и ненормальности, чем классический t-критерий Стьюдента или Уэлча. Наиболее широко используемой формой является тест Юэна, который также учитывает неравные дисперсии между группами.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Independent Samples t-test (Trimmed Means / Winsorized Variances). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/robust-independent-samples-t-test
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- t-критерий для независимых выборокСтатистика↔ сравнить
- Надежный t-критерий для парных выборокСтатистика↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →