連続尺度の応答変数に外れ値があることが疑われる場合、起動ウィンドウで［ロバスト］オプションを選択すると、外れ値による影響を減らすことができます。このオプションを選択した場合は、HuberのM推定（Huber and Ronchetti, 2009）によって回帰モデルや分散分析モデルが推定されます。HuberのM推定による推定結果は、外れ値がない場合は最小2乗法によるものとかなり近い値になります。外れ値がある場合は、外れ値に小さい重みを与えることにより、その影響を減らします。
起動ウィンドウで［ロバスト］オプションを選択した場合は、次の列が「PValues」データテーブルに追加されます。［ロバスト］オプションはYが連続変数の場合にのみ適用されるため、Yがカテゴリカルな場合、「Robust」列のセルは空になります。HuberのM推定に関するその他の詳細については、『基本的な統計分析』の「二変量分析」章を参照してください。例として、第 “ロバストなあてはめの例”を参照してください。
X変数とY変数の関係に対する有意性検定のp値。ただし、ロバストな推定で求められています。
-log10(p値)。ただし、このp値は、ロバスト推定で求められています。
-log10(FDR調整p値)。ただし、このFDR調整p値はロバスト推定により求められています。