Im wyższy jest punkt załamania estymatora, tym bardziej estymator jest odporny. Punkt załamania nie może przekroczyć 50%, gdyż jeśli ponad połowa obserwacji jest wybranych z innej populacji, nie ma powodu aby traktować tę „inną” populację jako odstającą (obserwacje odstające z definicji stanowią mniejszość, w przeciwnym wypadku to reszta odstaje od nich). Istnieją estymatory, które osiągają ten maksymalny pułap (np. mediana ma punkt załamania równy 0.5). Średnia ucinana na poziomie X% (odcięte X% obserwacji z każdej strony rozkładu) ma punkt załamania X%Huber (1981), Maronna et al (2006)..
Przykład: dane o prędkości światła W przykładzie prędkości światła, usunięcie dwóch najniższych wyników powoduje, że średnia wzrasta z 26.2 do 27.75 (zmiana o 1.55). Estymacja skali stworzona metodą Qn wynosi 6.3. Dzieląc to przez pierwiastek z wielkości próby możemy uzyskać odporny estymator błędu standardowego, wynoszący tutaj 0.78. Tak więc zmiana średniej związana z dwiema obserwacjami odstającymi jest tu prawie dwa razy większa od błędu standardowego.
Średnia ucinana na poziomie 10% wynosi tu 27.43. Usuwając dwie najmniejsze obserwacje uzyskujemy za jej pomocą 27.67 (zmiana o 0.24).