Intervalos de confiança - opções de bootstrap
No bootstrapping (Efron & Tibshirani, 1993), os dados da amostra são usados para criar um grande conjunto de novas amostras “bootstrap”, simplesmente sorteando dados da amostra original. Em cada nova amostra, com o mesmo tamanho da amostra original, alguns indivíduos aparecerão duas ou mais vezes, e outros não aparecerão.
A estatística de interesse é calculada em cada uma dessas amostras bootstrap. O conjunto desses valores calculados é chamado de distribuição bootstrap da estatística.
O bootstrap percentil é obtido usando os percentis 2,5 e 97,5 da distribuição bootstrap como intervalo de confiança de 95% da estatística de interesse. Esse intervalo percentil é usado no cálculo dos intervalos de confiança dos limites de referência quando estimados pelo método robusto.
O bootstrap corrigido para viés e acelerado (BCa) (Efron, 1987; Efron & Tibshirani, 1993) ajusta um possível viés e a assimetria da distribuição bootstrap. O bootstrap BCa é usado para o tau de Kendall e na análise de curva ROC.
Geração de números aleatórios
O MedCalc usa o Mersenne Twister como gerador de números aleatórios (implementação MT19937) (Matsumoto & Nishimura, 1998).
Dados necessários
- Intervalos de confiança bootstrap: selecione “Nenhum” se não quiser calcular intervalos de confiança; caso contrário, selecione um intervalo de confiança de 90% ou de 95%.
- Réplicas de bootstrap: insira o número de réplicas de bootstrap. Números altos aumentam a exatidão, mas também o tempo de processamento.
- Semente de números aleatórios: é a semente do gerador de números aleatórios. Insira 0 para uma semente aleatória; isso pode resultar em intervalos de confiança diferentes quando o procedimento é repetido. Qualquer outro valor produz uma sequência “aleatória” reproduzível, que resulta em valores reproduzíveis para os intervalos de confiança.
Literatura
- Efron B (1987) Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association 82:171-185.
- Efron B, Tibshirani RJ (1993) An introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC.
- Matsumoto M, Nishimura T (1998) Mersenne twister: a 623-dimensionally equidistributed uniform pseudo-random number generator. ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation 8:3-30.