bootstrapping检验p值不显著怎么办

bootstrap 检验 p 值不显著时,后续步骤包括:评估样本量、检查数据分布、探索替代假设、考察实际差异、考虑其他检验、寻求专家意见和谨慎解释结果。Bootstrap 检验 p 值不显著:后续步骤
Bootstrap 检验是一种重抽样技

bootstrap 检验 p 值不显著时,后续步骤包括:评估样本量、检查数据分布、探索替代假设、考察实际差异、考虑其他检验、寻求专家意见和谨慎解释结果。

bootstrapping检验p值不显著怎么办

Bootstrap 检验 p 值不显著:后续步骤

Bootstrap 检验是一种重抽样技术,用于估计统计推断的准确性。当 Bootstrap 检验的 p 值不显著时,这意味着研究数据未提供足够的证据来拒绝零假设,即两个群体之间没有差异。

后续步骤:

1. 评估样本量:

低样本量可能会导致统计功效不足,从而增加出现不显著结果的可能性。考虑增加样本量以提高检验的功效。

2. 检查数据分布:

确保数据分布符合 Bootstrap 检验的假设。如果数据高度偏斜或异常值较多,可能需要转换数据或使用非参数检验。

3. 探索替代假设:

考虑替代假设,即两个群体之间存在差异,但可能不是最初提出的差异。对数据进行探索性分析,以识别潜在的差异模式。

4. 考察实际差异:

即使 p 值不显著,也可能存在实际差异。计算效应量(例如, Cohen’s d)以量化两个群体之间的实际差异大小。

5. 考虑其他检验:

尝试其他非参数检验,例如秩和检验,这些检验的假设要求较少。这些检验可能对具有非正态分布或异常值较多的数据更稳健。

6. 寻求专家意见:

咨询统计专家或领域专家,以讨论不显著结果的含义和后续步骤。他们可以提供洞察和建议,帮助做出明智的决定。

7. 谨慎解释:

避免过度解释不显著的结果。相反,讨论研究的局限性,并提出需要进一步研究的领域。

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