Bootstrap (intervallo percentile)

Il bootstrap stima l’incertezza di una statistica per cui non esiste una formula semplice (ad esempio l’effetto indiretto a·b). Statable estrae dalle persone 5000 nuovi campioni della stessa dimensione con reinserimento, ricalcola ogni volta la statistica e prende i limiti al 2,5% e al 97,5% dei risultati ordinati come intervallo di confidenza al 95% (intervallo percentile). Con un seme fisso, gli stessi dati danno sempre lo stesso intervallo.

Esempio: ab = 0,42, IC bootstrap al 95% [0,27; 0,58]: nel 95% dei 5000 nuovi campioni, a·b era compreso tra 0,27 e 0,58. Se l’intervallo non comprende lo 0, questo è un’evidenza statistica di un effetto.

Attenzione: Con poche persone (sotto circa 50) l’intervallo è impreciso e spesso troppo stretto. Un seme diverso sposta solo di poco i limiti; se però un limite è molto vicino a 0, la conclusione può cambiare.