क्या गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों को बदलने के लिए बूटस्ट्रैप का उपयोग किया जा सकता है?


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मैं आंकड़ों के लिए काफी नया हूं। बूटस्ट्रैपिंग की अवधारणा मुझे भ्रमित कर रही है।

मुझे पता है कि नमूना परीक्षण की सामान्यता को कुछ परीक्षणों जैसे कि टी-टेस्ट का उपयोग करना आवश्यक है। ऐसे मामलों में जब एसपीएसएस में टी-टेस्ट में "बूटस्ट्रैपिंग" का अनुरोध करके डेटा को सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है, क्या यह गैर-सामान्यता की समस्या को कम करेगा? यदि ऐसा है, तो टी-स्टेटिस्टिक है जो बूटस्ट्रैप्ड नमूनाकरण वितरण के आधार पर आउटपुट में बताया गया है?

इसके अलावा, यह उन मामलों में गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों जैसे कि मान-व्हिटनी या क्रुस्कल-वालिस का उपयोग करने की तुलना में बेहतर परीक्षण होगा जहां मेरे पास गैर-सामान्य डेटा है? उन स्थितियों में जब डेटा सामान्य नहीं है और मैं बूटस्ट्रैप का उपयोग कर रहा हूं मैं टी-स्टेटिस्टिक रिपोर्ट नहीं करूंगा: सही?

जवाबों:


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बूटस्ट्रैप सामान्यता जैसी धारणाओं की आवश्यकता के बिना काम करता है, लेकिन नमूना आकार छोटा होने और जनसंख्या सामान्य नहीं होने पर यह अत्यधिक परिवर्तनशील हो सकता है। इसलिए यह धारण की गई धारणाओं के लिहाज से बेहतर हो सकता है, लेकिन यह सभी मायनों में बेहतर नहीं है।

प्रतिस्थापन के साथ बूटस्ट्रैप नमूने, प्रतिस्थापन के बिना क्रमपरिवर्तन परीक्षण नमूना। मान-व्हिटनी और अन्य गैरपरंपरागत परीक्षण वास्तव में क्रमपरिवर्तन परीक्षण के विशेष मामले हैं। मैं वास्तव में यहाँ क्रमपरिवर्तन परीक्षण पसंद करता हूँ क्योंकि आप एक सार्थक परीक्षण आँकड़ा निर्दिष्ट कर सकते हैं।

निर्णय जिस पर परीक्षण करने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए, इस सवाल के जवाब पर आधारित होना चाहिए और डेटा के लिए विज्ञान के बारे में ज्ञान होना चाहिए। केंद्रीय सीमा प्रमेय हमें बताता है कि हम अभी भी टी-परीक्षणों से बहुत अच्छे अनुमान प्राप्त कर सकते हैं जब आबादी सामान्य नहीं है। सन्निकटन कितने अच्छे हैं यह जनसंख्या वितरण (नमूना नहीं) और नमूना आकार के आकार पर निर्भर करता है। ऐसे कई मामले हैं जहां एक टी-टेस्ट अभी भी छोटे नमूनों के लिए उचित है (और कुछ मामलों में जहां यह बहुत बड़े नमूनों में पर्याप्त नहीं है)।


धन्यवाद जो सहायक है। इसलिए अगर मैं बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग करता हूं तो मैं केवल पी-वैल्यू और सीआई को बिना किसी टेस्ट स्टेटिस्टिक के रिपोर्ट करूंगा, क्या यह सही है?
JC22

(+1) क्या आप किसी भी संयोग से मान-व्हिटनी और क्रमपरिवर्तन परीक्षणों के संदर्भ या लिंक देंगे? यह बहुत दिलचस्प है लेकिन मेरे लिए स्पष्ट नहीं है!
गाला

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@ JC22 आपको एक परीक्षण सांख्यिकीय (जो भी आप बूटस्ट्रैप करते हैं) रिपोर्ट करना चाहिए ; एक माध्य के आधार पर बूटस्ट्रैप परीक्षण एक छंटनी के आधार पर एक से अलग होगा, उदाहरण के लिए।
Glen_b -Reinstate मोनिका

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@ गेल्लौरन्स विल्कोकॉन रैंक-सम टेस्ट स्टेटिस्टिक (मैन-व्हिटनी के बराबर) और क्रुस्कल-वालिस टेस्ट स्टेटिस्टिक के सटीक (क्रमचय) वितरण के उदाहरण के लिए, इस उत्तर को देखें ।
कारकल

2
@ GaëlLaurans, संदर्भ पर है: विलकॉक्स के विभिन्न परिणाम — मान-व्हिटनी टेस्ट विभिन्न सांख्यिकी पैकेज रेइनहार्ड बर्गमैन, जॉन लुडब्रुक और विल पीजेएम स्पुरेन जर्नल: द अमेरिकन स्टेटिस्टॉवोलूम 54, अंक 1, फरवरी 2000, पृष्ठ 72-77
ग्रेग स्नो स्नो
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