Interpretar los resultados clave para la Remuestreo bootstrap para medias de 2 muestras

Primero, considere la diferencia en las medias de la muestra bootstrap y luego examine el intervalo de confianza.

La diferencia en las medias de la muestra bootstrap es una estimación de la diferencia en las medias de las poblaciones. Puesto que la diferencia de la muestra bootstrap se basa en los datos de una muestra y no en toda la población, es improbable que la diferencia de la muestra bootstrap sea igual a la diferencia en las medias de las poblaciones. Para estimar mejor la diferencia en las medias de las poblaciones, utilice el intervalo de confianza.

Los intervalos de confianza se basan en la distribución de muestreo de un estadístico. Si un estadístico no tiene sesgo como estimador de un parámetro, su distribución de muestreo se centra en el valor verdadero del parámetro. Una distribución bootstrap se aproxima a la distribución de muestreo del estadístico. Por lo tanto, el 95% intermedio de los valores de la distribución bootstrap proporciona un intervalo de confianza de 95% para el parámetro. El intervalo de confianza ayuda a evaluar la significancia práctica de la estimación del parámetro de la población. Utilice su conocimiento especializado para determinar si el intervalo de confianza incluye valores que tienen significancia práctica para su situación.