Statystyka odpornościowaPolska nazwa za dr. hab. Antonim L. Dawidowiczem (, s. 4) oraz słownikiem ISI. lub odporne metody statystyczne – gałąź statystyki obejmująca metody projektowane pod kątem odporności na niewielkie odejście od założeń modelu (szczególnie występowanie obserwacji odstających) lub rezygnacji z niektórych założeń.
Wprowadzenie Klasyczne metody statystyczne w dużym stopniu polegają na założeniach, które nie zawsze są spełnione w praktyce. W szczególności często zakłada się, że dane mają rozkład normalny (choćby w przybliżeniu) lub próbka jest dostatecznie duża, aby dało się zastosować centralne twierdzenie graniczne do otrzymania rozkładu normalnego błędu estymatora.
Estymatory bazujące na rozkładzie normalnym lub wielowymiarowym rozkładzie normalnym (takie jak np. współczynniki regresji liniowej, współczynnik korelacji Pearsona czy odchylenie standardowe) mają zwykle tę cechę, iż obserwacje bardziej oddalone od średniej są bardziej wpływowe, czyli wchodzą z większą wagą do wyniku. Ma to groźną konsekwencję: w przypadku obecności w danych obserwacji odstających, np.