Test permutacyjny i bootstrap (bez rozkładu normalnego)

W skrócie

W „Więcej opcji” jako „Bez rozkładu normalnego - procedury losowe”: Statable wielokrotnie miesza lub losuje próby i liczy, co daje sam przypadek.

Do czego służy

• Dwie grupy: test permutacyjny (t Welcha, aby działał przy nierównym rozrzucie) i przedział bootstrapowy różnicy, losowany osobno w każdej grupie.
• Związek: test permutacyjny dla r, przedział bootstrapowy, obok przekształcenie z Fishera. Przewidywanie: bootstrap przypadków (case bootstrap) dla współczynników. Rozkład: bootstrap średniej lub mediany.

Założenia

Niezależne przypadki. Waga liczebności jest liczona na rozwiniętym zbiorze (do Σw = 100 000); waga próby jest zablokowana.

Odczytywanie wyniku

Zawsze widoczne: liczba losowań B (9999), ziarno, rodzaj przedziału. p = (b + 1)/(B + 1), nigdy 0. „Losuj ponownie” pokazuje błąd losowy. Przy n < 30 uwaga podaje przedział t: przedziały bootstrapowe są wtedy zwykle zbyt wąskie.

Raportowanie wyniku

Test permutacyjny, 9999 losowych przydziałów, p = ,025; 95% percentylowy CI bootstrapowy [1,4; 7,6], ziarno 20261008

Ograniczenia

Test permutacyjny sprawdza, czy przydział do grup ma znaczenie, a nie tylko średnie. Bez bootstrapu reszt, bez testu permutacyjnego pojedynczych współczynników. Liczby losowe Statable nie są liczbami z R.

Źródło

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).