Reeșantionarea

reeșantionarea este metoda care constă în extragerea eșantioanelor repetate din eșantioanele de date originale. Metoda de reeșantionare este o metodă neparametrică de inferență statistică. Cu alte cuvinte, metoda de reeșantionare nu implică utilizarea tabelelor de distribuție generice (de exemplu, tabele de distribuție normale) pentru a calcula valorile aproximative de probabilitate P.

reeșantionarea implică selectarea cazurilor randomizate cu înlocuire din eșantionul de date original în așa fel încât fiecare număr al eșantionului extras să aibă un număr de cazuri care sunt similare cu eșantionul de date original. Datorită înlocuirii, numărul extras de eșantioane care sunt utilizate prin metoda reeșantionării constă în cazuri repetitive.

reeșantionarea generează o distribuție unică de eșantionare pe baza datelor reale. Metoda de reeșantionare utilizează metode experimentale, mai degrabă decât metode analitice, pentru a genera distribuția unică de eșantionare. Metoda de reeșantionare produce estimări imparțiale, deoarece se bazează pe eșantioane imparțiale ale tuturor rezultatelor posibile ale datelor studiate de cercetător.

reeșantionarea este, de asemenea, cunoscută sub numele de bootstrapping sau estimarea Monte Carlo. Pentru a înțelege conceptul de reeșantionare, cercetătorul ar trebui să înțeleagă termenii Bootstrapping și estimarea Monte Carlo:

• metoda de bootstrapping, care este echivalentă cu metoda de reeșantionare, utilizează eșantioane repetate din eșantionul de date original pentru a calcula statistica testului.
• estimarea Monte Carlo, care este, de asemenea, echivalentă cu metoda de bootstrapping, este utilizată de cercetător pentru a obține rezultatele reeșantionării.

ipoteze

această metodă de reeșantionare ignoră în general ipotezele parametrice care se referă la ignorarea naturii distribuției de date subiacente. Prin urmare, metoda se bazează pe ipoteze neparametrice.

în reeșantionare, nu există o cerință specifică privind dimensiunea eșantionului. Prin urmare, cu cât eșantionul este mai mare, cu atât sunt mai fiabile intervalele de încredere generate de metoda de reeșantionare.

există un pericol crescut de zgomot excesiv în date. Acest tip de problemă poate fi rezolvată cu ușurință prin combinarea metodei de reeșantionare cu procesul de validare încrucișată.

reeșantionare în SPSS

în SPSS, cercetătorul poate efectua metoda de reeșantionare în felul următor:

după selectarea „testelor neparametrice” din meniul analiză, cercetătorul face clic pe „două teste de probă independente”, unde cercetătorul găsește un buton „Exact”. Acest lucru permite cercetătorului să facă o alegere între tipurile de estimări ale semnificației. O astfel de alegere pe care cercetătorul o poate face include metoda „Monte Carlo”, care este, de asemenea, o metodă de Bootstrapping și reeșantionare.

soluțiile statistice vă pot ajuta să determinați dimensiunea eșantionului / analiza puterii pentru studiul dvs. de cercetare. Pentru a afla mai multe, vizitați pagina noastră web despre analiza dimensiunii eșantionului / puterii sau contactați-ne astăzi.