Bootstrap (intervalo percentil)

El bootstrap estima la incertidumbre de un estadístico para el que no hay una fórmula sencilla (por ejemplo, el efecto indirecto a·b). Statable extrae 5000 muestras nuevas del mismo tamaño, con reemplazo, a partir de las personas, recalcula el estadístico cada vez y toma los límites en el 2,5 % y el 97,5 % de los resultados ordenados como intervalo de confianza del 95 % (intervalo percentil). Con una semilla fija, los mismos datos dan siempre el mismo intervalo.

Ejemplo: ab = 0,42, IC bootstrap del 95 % [0,27; 0,58]: en el 95 % de las 5000 muestras nuevas, a·b estuvo entre 0,27 y 0,58. Si el intervalo no incluye el 0, esto es evidencia estadística de un efecto.

Precaución: Con pocas personas (por debajo de unas 50) el intervalo es impreciso y a menudo demasiado estrecho. Otra semilla solo desplaza un poco los límites; pero si un límite está muy cerca de 0, la conclusión puede cambiar.