SPSSAU进行Bootstrap法检验，在【问卷研究】模块，找到【中介作用】，操作如下图：抽样次数：SPSSAU系统会根据样本量自动设置抽样次数，用户也可自行设置。Bootstrap类型：当前SPSSAU提供非参数百分位bootstrap抽样和偏差校正bootstrap法，可自行选择。中介类型：存在多个中介变量M时，可根据研究目的设置平行中介or链式中介。...
从中介效应的统计检验效力来看，bootstrap法的统计检验效力是显著强于逐步回归检验系数显著性这一方法的。...
本文介绍了基于 Bootstrap (自抽样 / 自举法) 的组间系数检验方法及其 Stata 实现。具体思路如下: 第一种思路:首先通过有放回的自抽样方法获得一系列经验样本 (Empirical Sample);然后在经验样本中根据其实际分组情况进行分组回归,从而获得分组回归系数差异统计量 dd的经验分布;最后通过检验 0 在 dd分布中的相对位...
💻 通过执行特定的代码命令,如“bootstrap r(ind_eff) r(dir_eff), reps(1000): sgmediation y, mv(x) iv(Z) cv(x1 x2 x3)”,我们可以轻松地计算出间接效应和直接效应,并进一步评估中介效应的显著性和占比。🎯 总的来说,Bootstrap检验为中介效应分析提供了强大的工具,帮助研究者更准确地理解和评估...
Bootstrap校正偏差检验 一、Cross Validation(交叉验证) 1. 解决的问题 用于验证分类器的性能的数据分析方法,可以抽样(抽取合适的训练集和测试集)、可以评估模型(计算模型的预测误差)。 2. 如何解决 基本原理:将原始数据分组,一部分做训练集,一部分做测试集。如k-fold cross validation均分成n组,抽取一组为测试集...
Bootstrap检验法的基本思想是,通过从一个样本中反复抽取一定量的样本数据进行重复抽样(有放回),来估计统计学量(例如均值或标准差)的分布,从而得到置信区间或假设检验的结果。具体步骤如下: 1.收集样本数据。 2.根据样本数据进行统计量的估计,例如平均值、方差、相关系数等。 3.从原始样本数据中以随机方式重复地...
Bootstrap检验法基于自助法(Bootstrap)的思想。自助法是一种经验估计的方法,它通过从原始数据集中有放回地抽取n个样本,生成一个新的数据集,重复抽样m次得到m个样本,再对这m个样本进行统计量的计算,形成该统计量分布的样本估计。 Bootstrap检验法则是基于自助法生成的m个样本估计,对所感兴趣的两个样本进行比较的非...
🤔 为了检验这种中介效应,研究者们使用了几种不同的方法,其中包括Sobel测试、Baron和Kenny的步骤法,以及现代的方法——Bootstrap。📊 统计指标揭秘: 回归系数(β):这是衡量变量间关系强度的一个关键指标。 标准误差(SE):它表示回归系数的估计精度。
[名词解释] 自举法检验(Bootstrap) 相关知识点: 试题来源: 解析 放回式抽样统计法。通过对数据集多次重复取样,构建多个进化树,用来检验你所计算的进化树分支可信度的。简单地讲就是把序列的位点都重排,重排后的序列再用相同的办法构树,如果原来树的分枝在重排后构的树中也出现了,就给这个分枝打上一分,如果没...
Bootstrap检验可以应用于各种统计量和假设检验,例如检验两个样本的均值是否相等,检验一个样本的中位数是否等于特定值等。它的一个重要优点是不需要对数据的分布做出任何假设,因此适用于许多复杂的问题。另一个优点是它可以用于小样本数据集,而且通常比传统的假设检验方法更准确。