Comparing Groups Randomization and Bootstrap Methods Using R

资 源 简 介

Comparing Groups Randomization and Bootstrap Methods Using R

详 情 说 明

在统计数据分析中，比较不同组间的差异是一个常见任务。随机化检验和自助法是两种非参数统计方法，它们不依赖于严格的数据分布假设，非常适合处理小样本或非正态分布数据。

随机化检验通过重新分配数据到不同组来构建原假设下的分布。基本思路是：如果组间没有真正差异，那么随机打乱组标签后计算的统计量应该与原统计量相近。我们重复这个过程数千次，就能得到统计量的经验分布，进而计算p值。

自助法则通过有放回地重复抽样来估计统计量的抽样分布。每次从原始数据中抽取相同数量的样本（允许重复），计算组间差异统计量。重复这个过程可以构建置信区间，如果区间不包含零值，说明组间差异显著。

在R中实现这两种方法非常方便。randomization.test等包提供了随机化检验的函数，而boot包则是实现自助法的强大工具。关键步骤包括： 定义计算组间差异的统计量函数 设置重复次数（通常1000-10000次） 进行随机重排或有放回抽样 构建经验分布并做出推断

这两种方法各有优势：随机化检验更注重假设检验，而自助法擅长构建置信区间。在实际应用中，样本量很小时随机化检验可能更稳定，而自助法对样本量的适应性更强。它们都比传统参数检验更灵活，但计算量也更大。