Jak w oczywisty sposób wynika z wykresu, rozkład średniej jest szerzej rozrzucony (czyli ma większy błąd normalny) w przypadku średniej arytmetycznej. Co więcej rozkład średniej uciętej jest w przybliżeniu normalny, podczas gdy rozkład średniej arytmetycznej jest mocno skośny. W tej próbie 66 obserwacji tylko dwie obserwacje odstające sprawiły, że centralne twierdzenie graniczne nie daje się zastosować (wymagałoby o wiele większej liczby obserwacji).
Plik:speedOfLight.png
Odporne metody statystyczne, których przykładem jest średnia ucinana, mają dawać lepsze od metod klasycznej statystyki rezultaty w sytuacjach występowania obserwacji odstających, lub ogólniej, gdy założenia modeli parametrycznych nie do końca są spełnione.
Chociaż średnia ucinana lepiej spisuje się w tym przykładzie od średniej arytmetycznej, istnieją jeszcze lepsze odporne estymatory. Średnia, mediana i średnia ucinana są szczególnymi przypadkami M-estymatorów, omówionych dalej w artykule.
Estymacja skali Obserwacje odstające w danych na temat prędkości światła wpłynęły nie tylko na średnią.