보통 분포는 재표본이 더 많을 때 확인하기 더 쉽습니다. 예를 들어, 이러한 데이터에서 분포는 50개의 재표본에 대해 여러 가지로 해석할 수 있습니다. 재표본이 1000개인 경우 형상은 거의 정규 분포에 가깝습니다.
이 히스토그램에서 부트스트랩 분포는 정규 분포처럼 나타납니다.
N | 비율 |
---|---|
200 | 0.620000 |
귀무 가설 | H₀: p = 0.5 |
---|---|
대립 가설 | H₁: p > 0.5 |
재표본 개수 | 평균 | P-값 |
---|---|---|
1000 | 0.49942 | 0.002 |
이 결과에서 대립 가설은 PlayStation 콘솔을 소유하고 있는 독자의 비율이 0.5보다 크다고 규정합니다. p-값이 유의 수준인 0.05보다 낮은 0.002이으로 귀무 가설을 기각하기로 결정하고 PlayStation 콘솔을 소유하고 있는 독자의 비율이 0.5보다 크다는 결론을 내립니다.