मजबूतता के आंकड़ों में विभिन्न अर्थ हैं, लेकिन सभी इस्तेमाल किए गए डेटा के प्रकार में परिवर्तन के लिए कुछ लचीलापन देते हैं। यह थोड़ा अस्पष्ट लग सकता है, लेकिन ऐसा इसलिए है क्योंकि मजबूती विभिन्न प्रकार की असंवेदनशीलता को बदल सकती है। उदाहरण के लिए:
- बाहरी लोगों के लिए लूट
- गैर-सामान्यता के लिए लूट
- गैर-निरंतर विचरण (या विषमलैंगिकता) की प्रबलता
परीक्षणों के मामले में , मजबूती आमतौर पर परीक्षण को संदर्भित करती है फिर भी इस तरह के बदलाव को मान्य किया जाता है। दूसरे शब्दों में, यदि परिणाम महत्वपूर्ण है या नहीं केवल सार्थक है यदि परीक्षण की धारणाएं पूरी होती हैं। जब इस तरह की धारणाएं शिथिल हो जाती हैं (जैसे कि महत्वपूर्ण नहीं), तो परीक्षण को मजबूत कहा जाता है।
एक परीक्षण की शक्ति एक महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की अपनी क्षमता है अगर सही अंतर है। विभिन्न मान्यताओं के साथ विशिष्ट परीक्षण और मॉडल का उपयोग किया जाता है, यह धारणा इन समस्याओं को सरल बनाती है (उदाहरण के लिए कम मापदंडों की आवश्यकता होती है)। एक परीक्षण जितनी अधिक धारणाएं बनाता है, उतना कम मजबूत होता है, क्योंकि परीक्षण के लिए इन सभी मान्यताओं को पूरा किया जाना चाहिए।
दूसरी ओर, कम मान्यताओं वाला एक परीक्षण अधिक मजबूत है। हालांकि, मजबूती आमतौर पर बिजली की कीमत पर आती है, क्योंकि इनपुट से कम जानकारी का उपयोग किया जाता है, या अधिक मापदंडों का अनुमान लगाने की आवश्यकता होती है।
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