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자료유형
학술저널
저자정보
Chanseok Park (Pusan National University) Min Wang (The University of Texas at San Antonio) Wook-Yeon Hwang (Dong-A University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.21 No.3
발행연도
2022.9
수록면
432 - 439 (8page)
DOI
10.7232/iems.2022.21.3.432

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One sample t-test is commonly used for the statistical analysis of experimental data in comparing the mean difference between matched pairs such as the pretreatment and posttreatment assessments. It is well known that the t-test is sensitive to data contamination that occurs frequently in practical applications. To overcome the non-robustness of the t-test, Park (2018) developed two robustified analogues of this test based on robust statistics and provided the asymptotic distributions for the statistics, assuming that the sample size is large enough. These asymptotic results may not be adequate for making statistical inference including hypothesis testing and confidence interval when the sample size is small or even moderate. The purpose of this paper is to conduct Monte Carlo simulations to obtain the empirical distributions of these test statistics and their quantiles to conduct accurate statistical inference. Useful tables are also constructed for a quick finding of their empirical quantiles with different sample sizes.
#t-test #Robustness #Median #Median Absolute Deviation #Hodges-Lehmann #Shamos Estimator

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. ROBUSTIFIED t-TEST STATISTICS
3. EMPIRICAL DISTRIBUTIONS
4. ILLUSTRATIVE EXAMPLES
5. CONCLUDING REMARKS
REFERENCES

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