Resampling

Resampling on menetelmä, jossa otetaan toistetut näytteet alkuperäisistä datanäytteistä. Resamplausmenetelmä on tilastollisen päättelyn nonparametrinen menetelmä. Toisin sanoen resampling-menetelmään ei kuulu yleisten jakelutaulukoiden (esimerkiksi normaalijakaumataulukoiden) hyödyntäminen likimääräisten P-todennäköisyysarvojen laskemiseksi.

Resamplingissa valitaan satunnaistetut tapaukset, jotka korvataan alkuperäisestä data-otoksesta siten, että jokaisessa otoksen numerossa on useita tapauksia, jotka ovat samanlaisia kuin alkuperäisessä data-otoksessa. Korvaamisen vuoksi uudelleenäytteen ottamisessa käytettävä arvottu määrä näytteitä koostuu toistuvista tapauksista.

Resampling tuottaa yksilöllisen otosjakauman todellisten tietojen perusteella. Resampling-menetelmässä käytetään analyysimenetelmien sijaan kokeellisia menetelmiä, joilla saadaan aikaan yksilöllinen näytteenottojakauma. Resampling-menetelmä tuottaa puolueettomia arvioita, koska se perustuu puolueettomaan otokseen kaikista tutkijan tutkimien tietojen mahdollisista tuloksista.

Resampling tunnetaan myös nimellä Bootstrapping tai Monte Carlo estimointi. Jotta tutkija ymmärtäisi resamplingin käsitteen, hänen tulisi ymmärtää termit Bootstrapping ja Monte Carlo estimation:

• resampling-menetelmää vastaavassa bootstrapping-menetelmässä käytetään toistettuja näytteitä alkuperäisestä datanäytteestä testitilaston laskemiseksi.
• Monte Carlo-estimointia, joka vastaa myös bootstrapping-menetelmää, tutkija käyttää resampling-tulosten saamiseksi.

oletukset

tässä uudelleenotossa ei yleensä oteta huomioon parametrisia oletuksia, joiden tarkoituksena on jättää huomiotta taustalla olevan tiedonjakauman luonne. Siksi menetelmä perustuu ei-parametrisiin oletuksiin.

resamplauksessa ei ole erityistä otoskokoa koskevaa vaatimusta. Siksi mitä suurempi otos on, sitä luotettavampia ovat resamplausmenetelmän tuottamat luottamusvälit.

aineistossa on lisääntynyt liian suuren melun vaara. Tämän tyyppinen ongelma voidaan ratkaista helposti yhdistämällä uudelleenäytteen menetelmä ristiintarkistusprosessiin.

Resampling SPSS: ssä

SPSS: ssä tutkija voi suorittaa resampling-menetelmän seuraavalla tavalla:

valittuaan ”Nonparametriset testit” analysis-valikosta tutkija napsauttaa ”kaksi riippumatonta Näytetestiä”, josta tutkija löytää ”tarkan” painikkeen. Näin tutkija voi tehdä valinnan merkittävyysarvioiden välillä. Yksi tällainen valinta tutkija voi tehdä sisältää menetelmän ”Monte Carlo”, joka on myös Bootstrapping ja Resampling menetelmä.

Tilastoratkaisut voivat auttaa määrittämään otoskoko / tehoanalyysin tutkimukseesi. Lisätietoja, käy verkkosivuillamme näytteen koko / teho analyysi, tai ota yhteyttä jo tänään.