2サンプル平均のブートストラッピングの主要な結果を解釈する

2標本平均のブートストラップ分析を解釈するには、次の手順を実行します。主要な結果には、ヒストグラム、平均、信頼区間が含まれます。

ステップ1:ブートストラップ分布の形状を調べる

ヒストグラムを使用して、ブートストラップ分布の形状を調べます。ブートストラップ分布は、各再標本の平均差の分布です。ブートストラップ分布は、正規分布のように見えるべきです。ブートストラップ分布が非正規である場合、結果を信頼することはできません。
50個の再標本
1000個の再標本

分布は通常、再標本数が多いほど割り出しやすくなります。たとえば、このデータでは、50個の再標本で分布が不明確です。1000個の再標本になると、形状はほぼ正規に見えます。

このヒストグラムでは、ブートストラップ分布は正規分布のように見えます。

ステップ2:母平均の信頼区間を判断する

まず、ブートストラップ標本の平均の差を考慮し、次に信頼区間を調べます。

ブートストラップ標本の平均の差は、母平均の差の推定値です。ブートストラップ標本の差は母集団全体ではなく標本データに基づくため、ブートストラップ標本の差が母集団の差に一致する可能性は低いと言えます。より良好に母平均の差を推定するためには、信頼区間を使用します。

信頼区間は、統計量の標本分布に基づいています。統計量にパラメータの推定量としての偏りがない場合、標本分布はパラメータの真の値を中心とします。ブートストラッピング分布は、統計量の標本分布に近似します。したがって、ブートストラッピング分布の値の中間95%は、パラメータの95%の信頼区間となります。信頼区間により、母集団パラメータで推定値の実質的な有意性を評価しやすくなります。状況に応じた専門知識を利用して、信頼区間に実質的に有意な値が含まれているかどうかを判断します。

Minitabでは、再標本数が少なすぎて正確な信頼区間を得られにくい場合、信頼区間は計算されません。

平均の差のブートストラップ化: 評価 × 病院

評価 × 病院に対するブートストラップ・ヒストグラム

観測されたサンプル 病院 N 平均 標準偏差 分散 最小 中央値 最大 A 20 80.30 8.18 66.96 62.00 79.00 98.00 B 20 59.30 12.43 154.54 35.00 58.50 89.00
観測された平均の差 Aの平均 - Bの平均 = 21
平均の差のブートストラップサンプル リサンプル数 群平均 標準偏差 差に対する95%信頼区間 1000 20.960 3.279 (14.400, 27.600)
主要な結果:平均、差の95%の信頼区間

これらの結果では、母集団差の推定値は20.96です。95%の信頼度で、母集団差は14.4から27.6の間であると考えることができます。

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