Bootstrap 分析是一种统计重采样技术，可提供以下有关统计推断的信息：置信区间：估计值的可能范围。p 值：拒绝原假设的概率。Bootstrapping 分布：估计量在不同样本中的变化。偏度和标准偏差：分布的不对称性和离散程度。数据点影响：特定数据点对估计量的影响。稳健性：估计量对极端值的稳定性。
Bootstrap 分析结果解读
Bootstrap 是一种统计重采样技术，用于估计统计推断的精度和稳健性。通过多次有放回地从原始数据中抽取样本，Bootstrap 可以提供有关抽样分布和估计量的有用信息。
1. 置信区间
Bootstrap 分析的主要输出之一是置信区间。置信区间由上下两个边界值定义，这些边界值表示估计值的可能范围。例如，95% 置信区间表示有 95% 的置信度，真实值落在此区间内。
2. p 值
Bootstrap 分析还可以提供 p 值，表示拒绝原假设（即估计值与预期值不同）的概率。p 值小于 0.05 通常被认为具有统计学显著性。
3. Bootstrapping 分布
Bootstrap 分布是对原始数据样本的重采样分布。它展示了估计量是如何在不同样本中变化的。Bootstrapping 分布的形状和位置可以揭示数据分布和估计量的稳定性。
4. 偏度和标准偏差
Bootstrap 分析可以提供估计量的偏度和标准偏差。偏度测量分布的不对称性，而标准偏差测量分布的离散程度。这些指标有助于评估估计值的准确性和可靠性。
5. 定位特定数据点的影响
Bootstrap 分析还可以用于确定特定数据点对估计量的影响。通过重复抽样，但从不包含特定数据点的样本中抽取，可以评估单个数据点对结果的影响。
6. 稳健性
Bootstrap 分析可以提供有关估计量对数据中极端值或异常值的稳健性信息。通过模拟极端情况，可以评估估计量在不同数据分布下的稳定性。
通过仔细解读 Bootstrap 分析结果，研究人员可以获得有关统计推断准确性、稳健性和可靠性的重要见解。这些信息对于做出明智的决策和有效沟通研究结果至关重要。
