Remuestreo
El remuestreo es el método que consiste en dibujar muestras repetidas de las muestras de datos originales. El método de remuestreo es un método no paramétrico de inferencia estadística. En otras palabras, el método de remuestreo no implica la utilización de tablas de distribución genéricas (por ejemplo, tablas de distribución normal) para calcular valores aproximados de probabilidad p.
El remuestreo implica la selección de casos aleatorios con reemplazo de la muestra de datos original de tal manera que cada número de la muestra dibujada tenga un número de casos que sean similares a la muestra de datos original. Debido al reemplazo, el número de muestras extraídas que se utilizan por el método de remuestreo consiste en casos repetitivos.
El remuestreo genera una distribución de muestreo única sobre la base de los datos reales. El método de remuestreo utiliza métodos experimentales, en lugar de métodos analíticos, para generar la distribución de muestreo única. El método de remuestreo produce estimaciones imparciales, ya que se basa en muestras imparciales de todos los resultados posibles de los datos estudiados por el investigador.
El remuestreo también se conoce como Bootstrapping o Estimación de Monte Carlo. Para comprender el concepto de remuestreo, el investigador debe comprender los términos Bootstrapping y estimación de Monte Carlo:
- El método de arranque, que es equivalente al método de remuestreo, utiliza muestras repetidas de la muestra de datos original para calcular la estadística de prueba.
- La estimación de Monte Carlo, que también es equivalente al método de arranque, es utilizada por el investigador para obtener los resultados del remuestreo.
Supuestos
Este método de remuestreo generalmente ignora los supuestos paramétricos que tratan de ignorar la naturaleza de la distribución de datos subyacente. Por lo tanto, el método se basa en supuestos no paramétricos.
En el remuestreo, no hay requisitos específicos de tamaño de muestra. Por lo tanto, cuanto mayor sea la muestra, más fiables serán los intervalos de confianza generados por el método de remuestreo.
Existe un mayor peligro de ruido excesivo en los datos. Este tipo de problema se puede resolver fácilmente combinando el método de remuestreo con el proceso de validación cruzada.
Remuestreo en SPSS
En SPSS, el investigador puede realizar el método de remuestreo de la siguiente manera:
Después de seleccionar » Pruebas no paramétricas «en el menú analizar, el investigador hace clic en» Dos pruebas de muestra independientes», donde el investigador encuentra un botón» Exacto». Esto permite al investigador elegir entre los tipos de estimaciones de significación. Una de esas opciones que el investigador puede hacer incluye el método de «Monte Carlo», que también es un método de arranque y remuestreo.
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