Permutatietoets en bootstrap (geen normale verdeling)

Kort

Onder “Meer opties” als “Zonder normale verdeling - met toevalsprocedures”: Statable schudt of trekt steeds opnieuw steekproeven en telt wat het toeval alleen oplevert.

Waarvoor

• Twee groepen: permutatietoets (Welch-t, zodat hij standhoudt bij ongelijke spreiding) en bootstrapinterval van het verschil, apart binnen elke groep getrokken.
• Verband: permutatietoets voor r, bootstrapinterval, Fisher z ernaast. Voorspelling: case-bootstrap van de coëfficiënten. Verdeling: bootstrap van gemiddelde of mediaan.

Voorwaarden

Onafhankelijke gevallen. Een frequentiegewicht wordt berekend over de uitgevouwen verzameling (tot Σw = 100.000); een steekproefgewicht is geblokkeerd.

Het resultaat lezen

Altijd zichtbaar: aantal trekkingen B (9999), startwaarde, type interval. p = (b + 1)/(B + 1), nooit 0. “Opnieuw trekken” toont de toevalsfout. Bij n < 30 geeft de opmerking het t-interval: bootstrapintervallen zijn dan meestal te smal.

Het resultaat rapporteren

Permutatietoets, 9999 willekeurige herindelingen (random splits), p = ,025; 95%-percentiel-bootstrap-BI [1,4; 7,6], startwaarde 20261008

Grenzen

De permutatietoets onderzoekt of de indeling in groepen ertoe doet, niet alleen de gemiddelden. Geen residu-bootstrap, geen permutatietoets voor afzonderlijke coëfficiënten. De toevalsgetallen van Statable zijn niet die van R.

Bron

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).