Resampling

Resampling to metoda polegająca na pobieraniu powtarzających się próbek z oryginalnych próbek danych. Metoda resamplingu jest nieparametryczną metodą wnioskowania statystycznego. Innymi słowy, metoda resamplingu nie obejmuje wykorzystania ogólnych tabel rozkładu (na przykład tabel rozkładu normalnego)w celu obliczenia przybliżonych wartości prawdopodobieństwa P.

Resampling polega na wyborze przypadkowych przypadków z zastąpieniem oryginalnej próbki danych w taki sposób, że każda liczba pobranej próbki ma liczbę przypadków, które są podobne do oryginalnej próbki danych. Ze względu na wymianę, wylosowana liczba próbek, które są wykorzystywane metodą resamplingu, składa się z powtarzających się przypadków.

Resampling generuje unikalny rozkład próbkowania na podstawie rzeczywistych danych. Metoda resamplingu wykorzystuje metody eksperymentalne, a nie metody analityczne, do generowania unikalnego rozkładu próbkowania. Metoda ponownego próbkowania daje bezstronne szacunki, ponieważ opiera się na bezstronnych próbkach wszystkich możliwych wyników danych badanych przez badacza.

Resampling jest również znany jako Bootstrapping lub oszacowanie Monte Carlo. Aby zrozumieć pojęcie resamplingu, badacz powinien zrozumieć pojęcia Bootstrapping i Monte Carlo estymation:

• metoda bootstrapping, która jest równoważna metodzie resamplingu, wykorzystuje powtarzające się próbki z oryginalnej próbki danych w celu obliczenia statystyki badania.
• estymacja Monte Carlo, która jest również równoważna metodzie bootstrapping, jest używana przez badacza do uzyskania wyników resamplingu.

założenia

ta metoda resamplingu generalnie ignoruje założenia parametryczne, które polegają na ignorowaniu natury podstawowej dystrybucji danych. Dlatego metoda opiera się na założeniach nieparametrycznych.

w próbkowaniu nie ma określonego wymogu wielkości próbki. Dlatego im większa próbka, tym bardziej wiarygodne są przedziały ufności generowane przez metodę resamplingu.

istnieje zwiększone ryzyko nadmiernego dopasowania hałasu w danych. Ten typ problemu można łatwo rozwiązać, łącząc metodę resamplingu z procesem weryfikacji krzyżowej.

Resampling w SPSS

w SPSS badacz może wykonać metodę resamplingu w następujący sposób:

po wybraniu ” testy nieparametryczne „z menu analizuj, badacz klika” dwa niezależne testy próbne”, gdzie znajduje przycisk” dokładny”. Pozwala to badaczowi dokonać wyboru pomiędzy rodzajami estymacji znaczenia. Jednym z takich wyborów, których może dokonać badacz, jest Metoda „Monte Carlo”, która jest również metodą Bootstrappingu i resamplingu.

rozwiązania statystyczne mogą pomóc w określeniu wielkości próbki / analizy mocy dla Twojego badania. Aby dowiedzieć się więcej, odwiedź naszą stronę internetową na temat analizy wielkości próbki / mocy lub skontaktuj się z nami już dziś.