detectnormoutlier <- function(n){
 
  # n-Zufallszüge aus einer Normalverteilung
  x=rnorm(n) 
  
  # Bonferroni Korrektur
  alpha.new.1=1-(1-0.01)^(1/length(x))  
  alpha.new.5=1-(1-0.05)^(1/length(x)) 
  
  # Ausreißererstellung/erkennung
  m.out.loc=sample(1:n, 5)
  x[m.out.loc]=x[m.out.loc]+sign(x[m.out.loc])*qnorm(1-alpha.new.5)
  l.out.loc=sample(setdiff(c(1:n), m.out.loc), 5)
  x[l.out.loc]=x[l.out.loc]+sign(x[l.out.loc])*qnorm(1-alpha.new.1)
  temp.mean=median(x)  
  temp.sd=mad(x)     
  temp.data=(x-temp.mean)/temp.sd 
  temp.norm.p=pnorm(temp.data)
  out1=which(temp.norm.p>1-alpha.new.5 | temp.norm.p<alpha.new.5)
  out2=which(temp.norm.p>1-alpha.new.1 | temp.norm.p<alpha.new.1)
  # Zurückgegeben werden 4 Listenelemente:
  # keine Ausreißer, alle Ausreißer, schwache Ausreißer, starke Ausreißer
  output<-list()
  output[[1]]<-cbind((1:n)[-out1], x[-out1])
  output[[2]]<-cbind((1:n)[out1], x[out1])
  output[[3]]<-cbind((1:n)[setdiff(out1,out2)], x[setdiff(out1,out2)])
  output[[4]]<-cbind((1:n)[out2], x[out2])
  return(output)

}