Permutační test a bootstrap (bez normálního rozdělení)

Stručně

V „Další volby“ jako „Bez normálního rozdělení - náhodné postupy“: Statable znovu a znovu promíchává nebo losuje výběry a počítá, co dá samotná náhoda.

K čemu to slouží

• Dvě skupiny: permutační test (Welchovo t, aby platil i při nestejném rozptylu) a bootstrapový interval rozdílu, losovaný odděleně v každé skupině.
• Vztah: permutační test pro r, bootstrapový interval, vedle Fisherovo z. Předpověď: bootstrap případů (case bootstrap) pro koeficienty. Rozdělení: bootstrap průměru nebo mediánu.

Požadavky

Nezávislé případy. Váha četnosti (frequency weight) se počítá přes rozšířenou množinu (do Σw = 100 000); výběrová váha je zablokována.

Čtení výsledku

Vždy viditelné: počet losování B (9999), počáteční hodnota, typ intervalu. p = (b + 1)/(B + 1), nikdy 0. „Losovat znovu“ ukazuje náhodnou chybu. Při n < 30 poznámka uvádí t-interval: bootstrapové intervaly jsou pak obvykle příliš úzké.

Uvedení výsledku

Permutační test, 9999 náhodných rozdělení, p = ,025; 95% percentilový bootstrapový CI [1,4; 7,6], počáteční hodnota 20261008

Omezení

Permutační test ověřuje, zda přiřazení do skupin hraje roli, nejen průměry. Žádný bootstrap reziduí, žádný permutační test jednotlivých koeficientů. Náhodná čísla Statable nejsou čísla z R.

Zdroj

Phipson, B., & Smyth, G. K. (2010). Permutation p-values should never be zero. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 9(1), 39. Hesterberg, T. C. (2015). What teachers should know about the bootstrap. The American Statistician, 69(4).