スミルノフ・グラブス検定検定手順: 前提 帰無仮説 $H_0$：「全てのデータは同じ母集団からのものである」。 対立仮説 $H_1$：「データのうち，最大のものは外れ値である」。 有意水準 $\alpha$ で片側検定を行う（両側検定も定義できる）。 標本の大きさを $n$，標本データを，$X_1, X_2, \dots, X_n$ とする。 標本平均を $\bar{x}$，不偏分散を $U$ とする。 最大の測定値 $X_i$ について次式による $T_i$ を求める（平均値より小さい方の外れ値の場合には，最小の測定値について計算する）。 $\displaystyle T_i = \frac{\left |\ X_i - \bar{X} \ \right |}{\sqrt{U}}$ 例題では， $\displaystyle T_{20} = \frac{\left |\ 164 - 141.7 \ \right
