Bootstrap (intervalle percentile)

Le bootstrap estime l’incertitude d’une statistique pour laquelle il n’existe pas de formule simple (par exemple l’effet indirect a·b). Statable tire 5 000 nouveaux échantillons de même taille, avec remise, parmi les personnes, recalcule la statistique à chaque fois et prend les bornes à 2,5 % et 97,5 % des résultats ordonnés comme intervalle de confiance à 95 % (intervalle percentile). Avec une graine fixe, les mêmes données donnent toujours le même intervalle.

Exemple: ab = 0,42, IC bootstrap à 95 % [0,27 ; 0,58] : dans 95 % des 5 000 nouveaux échantillons, a·b se situait entre 0,27 et 0,58. Si l’intervalle ne contient pas 0, cela plaide statistiquement en faveur d’un effet.

Attention: Avec peu de personnes (moins d’environ 50), l’intervalle est imprécis et souvent trop étroit. Une autre graine ne décale que légèrement les bornes ; si une borne est très proche de 0, la conclusion peut toutefois changer.