SPSS分析：Bootstrap

一、原理：

???非參數統計中一種重要的估計統計量方差進而進行區間估計的統計方法，也稱為自助法。其核心思想和基本步驟如下：

1、采用重抽樣技術從原始樣本中抽取一定數量（自己給定）的樣本，此過程允許重復抽樣。

2、根據抽出的樣本計算給定的統計量T。

3、重復上述N次（一般大于1000），得到N個統計量T。

4、計算上述N個統計量T的樣本方差，得到統計量的方差。

應該說Bootstrap是現代統計學較為流行的一種統計方法，在小樣本時效果很好。通過方差的估計可以構造置信區間等，其運用范圍得到進一步延伸。

具體抽樣方法舉例：想要知道池塘里面魚的數量，可以先抽取N條魚，做上記號，放回池塘。進行重復抽樣，抽取M次，每次抽取N條，考察每次抽到的魚當中有記號的比例，綜合M次的比例，在進行統計量的計算。

二、支持的過程

1、頻率

◎統計表支持均值、標準差、方差、中位數、偏度、峰度和百分位數的bootstrap估計。◎頻率表支持百分比的bootstrap估計。

2、描述性

◎描述統計表支持均值、標準差、方差、偏度和峰度的bootstrap估計。

3、探索

◎描述表支持均值、5%切尾均值、標準差、方差、中位數、偏度、峰度和內距的bootstrap估計。◎M估計量表支持Huber的M估計量、Tukey的雙權重、Hampel的M估計量和Andrew的Wave的bootstrap估計。◎百分位數表支持百分位數的bootstrap估計。

4、交叉表

◎定向測量表支持Lambda、Goodman和Kruskal Tau、不定性系數和Somers的d的bootstrap估計。◎對稱度量表支持Phi、Cramer的V、列聯系數、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c、Gamma、Spearman相關性和Pearson的R的bootstrap估計。◎風險評估表支持幾率比的bootstrap估計。◎Mantel-Haenszel一般幾率比表支持ln(Estimate)的bootstrap估計和顯著性檢驗。

5、均值

◎報告表支持均值、中位數、組內中位數、標準差、方差、峰度、偏度、調和均值和幾何均值的bootstrap估計。

6、單樣本T檢驗

◎統計表支持均值和標準差的bootstrap估計。◎檢驗表支持平均值差值的bootstrap估計和顯著性檢驗。

7、獨立樣本T檢驗

◎組統計表支持均值和標準差的bootstrap估計。◎檢驗表支持平均值差值的bootstrap估計和顯著性檢驗。

8、配對樣本T檢驗

◎統計表支持均值和標準差的bootstrap估計。◎相關性表支持相關性的bootstrap估計。◎檢驗表支持均值的bootstrap估計。

9、單因素方差分析

◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap估計。◎多重比較表支持平均值差值的bootstrap估計。◎對比檢驗表支持對比值的bootstrap估計和顯著性檢驗。

10、GLM單變量

◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap估計。◎參數估計值表支持系數、B的bootstrap估計和顯著性檢驗。◎對比結果表支持差值的bootstrap估計和顯著性檢驗。◎估計邊際均值：估計值表支持均值的bootstrap估計。◎估計邊際均值：成對比較表支持平均值差值的bootstrap估計。◎兩兩比較檢驗：多重比較表支持平均值差值的bootstrap估計。

11、雙變量相關

◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap估計。◎相關性表支持相關性的bootstrap估計。

12、偏相關

◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap估計。◎相關性表支持相關性的bootstrap估計。

13、線性回歸

◎描述統計表支持均值和標準差的bootstrap估計。◎相關性表支持相關性的bootstrap估計。◎模型概要表支持Durbin-Watson的bootstrap估計。◎系數表支持系數、B的bootstrap估計和顯著性檢驗。◎相關系數表支持相關性的bootstrap估計。◎殘差統計表支持均值和標準差的bootstrap估計。

14、Ordinal回歸

◎參數估計值表支持系數、B的bootstrap估計和顯著性檢驗。

15、判別分析

◎標準化典則判別函數系數表支持標準化系數的bootstrap估計。◎典則判別函數系數表支持非標準化系數的bootstrap估計。◎分類函數系數表支持系數的bootstrap估計。

16、GLM多變量

◎參數估計值表支持系數、B的bootstrap估計和顯著性檢驗。

17、線性混合模型

◎固定效應估計值表支持估計值的bootstrap估計和顯著性檢驗。◎協方差參數估計值表支持估計值的bootstrap估計和顯著性檢驗。

18、Generalized Linear Models

◎參數估計值表支持系數、B的bootstrap估計和顯著性檢驗。

19、Cox回歸

◎方程中的變量表支持系數、B的bootstrap估計和顯著性檢驗。

20、二元Logistic回歸

◎方程中的變量表支持系數、B的bootstrap估計和顯著性檢驗。

21、多項Logistic回歸

◎參數估計值表支持系數、B的bootstrap估計和顯著性檢驗。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的SPSS分析：Bootstrap的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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