Interpretar os principais resultados para Bootstrap para média de duas amostras

Primeiro, considere a diferença nas médias da amostra por bootstrap e depois examine o intervalo de confiança.

A diferença em médias da amostra por bootstrap é uma estimativa da diferença nas médias da população. Como a diferença da amostra de bootstrap está baseada em dados da amostra e não na população total, é improvável que a diferença da amostra de bootstrap seja igual à diferença nas médias da população. Para estimar melhor a diferença nas médias da população, use o intervalo de confiança.

Os intervalos de confiança são baseados na distribuição de amostragem de uma estatística. Se uma estatística não tem vício como um estimador de um parâmetro, sua distribuição de amostragem estará centrada no valor verdadeiro do parâmetro. Uma distribuição bootstrap aproxima a distribuição amostral da estatística. Portanto, o meio dos 95% dos valores da distribuição bootstrap fornece um intervalo de confiança a 95% para o parâmetro. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de sua estimativa do parâmetro populacional. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação.