Resampling

Resampling är metoden som består av att dra upprepade prover från de ursprungliga dataproverna. Metoden för Resampling är en icke-parametrisk metod för statistisk inferens. Med andra ord innebär metoden för omsampling inte användningen av de generiska distributionstabellerna (till exempel normalfördelningstabeller) för att beräkna ungefärliga p-sannolikhetsvärden.

Resampling innebär valet av randomiserade fall med ersättning från det ursprungliga dataprovet på ett sådant sätt att varje nummer av provet som tagits har ett antal fall som liknar det ursprungliga dataprovet. På grund av ersättning består det ritade antalet prover som används med metoden för resampling av repetitiva fall.

Resampling genererar en unik samplingsfördelning på grundval av de faktiska uppgifterna. Metoden för omsampling använder experimentella metoder, snarare än analytiska metoder, för att generera den unika provtagningsfördelningen. Metoden för resampling ger objektiva uppskattningar eftersom den är baserad på de objektiva proverna av alla möjliga resultat av de data som studerats av forskaren.

Resampling är också känd som Bootstrapping eller Monte Carlo uppskattning. För att förstå begreppet omsampling bör forskaren förstå termerna Bootstrapping och Monte Carlo-uppskattning:

• metoden för bootstrapping, som motsvarar metoden för resampling, använder upprepade prover från det ursprungliga dataprovet för att beräkna teststatistiken.
• Monte Carlo-uppskattning, som också motsvarar bootstrapping-metoden, används av forskaren för att få omsamplingsresultaten.

antaganden

denna metod för omsampling ignorerar i allmänhet de parametriska antaganden som handlar om att ignorera arten av den underliggande datadistributionen. Därför är metoden baserad på icke-parametriska antaganden.

vid omsampling finns det inget specifikt provstorlekskrav. Därför, ju större provet är, desto mer tillförlitligt är konfidensintervallet som genereras av metoden för resampling.

det finns en ökad risk för överpassande brus i data. Denna typ av problem kan lösas enkelt genom att kombinera metoden för omsampling med processen för korsvalidering.

Resampling i SPSS

i SPSS kan forskaren utföra metoden för resampling på följande sätt:

efter att ha valt ”Nonparametric Tests” från analyze-menyn klickar forskaren på ”Two Independent Sample tests”, där forskaren hittar en ”exakt” – knapp. Detta gör det möjligt för forskaren att välja mellan typerna av signifikansuppskattningar. Ett sådant val forskaren kan göra inkluderar metoden för ”Monte Carlo”, som också är en Bootstrapping och Resampling metod.

statistiska lösningar kan hjälpa till med att bestämma provstorleken / effektanalysen för din forskningsstudie. För att lära dig mer, besök vår hemsida om provstorlek / effektanalys, eller kontakta oss idag.