"A statisztika elméleti modelljei gyakran élnek azzal a feltételezéssel, hogy a modellben szereplő változók közül egy vagy több normális eloszlású. De mit tehetünk, ha ez a feltétel erősen sérül? A jelen kötet ezt a problémakört járja körül a nem matematikus felhasználó szemével és szempontjaival. Szó van benne robusztus alternatív statisztikai eljárásokról, amelyek ugyanarra a statisztikai problémára adnak választ a normalitás megsértésére kevésbé érzékeny eljárások segítségével. Máskor egy szakmai problémára más matematikai modellt fogalmaz meg és ehhez más statisztikai módszereket mutat be.
A kötet részletesen kitér a normális eloszlás sérülésének gyakoriságára és a normalitásvizsgálatokra, a rangkorrelációkra, valamint a parciális korreláció használatára nem normális eloszlású változók esetén. Behatóan ismerteti a trimmelt átlagokkal végzett elemzéseket és a sztochasztikus összehasonlításokat. Külön is kitér a nem normális eloszlású változók esetén sikerrel alkalmazható bootstrap módszerekre.
A normalitás sérülésére a statisztikai elemzésekben gyakran úgy tekintünk, mint nem kívánt, zavaró tényezőre. De nem mindig, mert a statisztikai modellekkel a valós világot szeretnénk leírni, és ha maga a világ olykor nem normális eloszlású változókkal jellemezhető, akkor üdvözölnünk kell az ennek megfelelő nem normális matematikai modelleket és az ezek kezelésére alkalmas módszereket. A kötet izgalmas kalandot ígér a nem matematikus, de matematikai statisztikával foglalkozó kutató közösség tagjai számára."
