SPSS分析：Bootstrap
⼀、原理：
⾮参数统计中⼀种重要的估计统计量⽅差进⽽进⾏区间估计的统计⽅法，也称为⾃助法。其核⼼思想和基本步骤如下：
1、采⽤重抽样技术从原始样本中抽取⼀定数量（⾃⼰给定）的样本，此过程允许重复抽样。
2、根据抽出的样本计算给定的统计量T。
3、重复上述N次（⼀般⼤于1000），得到N个统计量T。
4、计算上述N个统计量T的样本⽅差，得到统计量的⽅差。
应该说Bootstrap是现代统计学较为流⾏的⼀种统计⽅法，在⼩样本时效果很好。通过⽅差的估计可以构造置信区间等，其运⽤范围得到进⼀步延伸。
具体抽样⽅法举例：想要知道池塘⾥⾯鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。进⾏重复抽样，抽取M次，每次抽取N 条，考察每次抽到的鱼当中有记号的⽐例，综合M次的⽐例，在进⾏统计量的计算。
⼆、⽀持的过程
1、频率
◎统计表⽀持均值、标准差、⽅差、中位数、偏度、峰度和百分位数的bootstrap估计。◎频率表⽀持百分⽐的bootstrap估计。
2、描述性
◎描述统计表⽀持均值、标准差、⽅差、偏度和峰度的bootstrap估计。
3、探索
◎描述表⽀持均值、5%切尾均值、标准差、⽅差、中位数、偏度、峰度和内距的bootstrap估计。◎M估计量表⽀持Huber的M估计量、Tukey的双权重、Hampel的M估计量和Andrew的Wave的bootstrap估计。◎百分位数表⽀持百分位数的bootstrap估计。
4、交叉表
◎定向测量表⽀持Lambda、Goodman和Kruskal Tau、不定性系数和Somers的d的bootstrap估计。◎对
称度量表⽀持Phi、Cramer的V、列联系数、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c、Gamma、Spearman相关性和Pearson的R的bootstrap估计。◎风险评估表⽀持⼏率⽐的bootstrap估计。◎Mantel-Haenszel⼀般⼏率⽐表⽀持ln(Estimate)的bootstrap估计和显著性检验。
5、均值
◎报告表⽀持均值、中位数、组内中位数、标准差、⽅差、峰度、偏度、调和均值和⼏何均值的bootstrap估计。
6、单样本T检验
◎统计表⽀持均值和标准差的bootstrap估计。◎检验表⽀持平均值差值的bootstrap估计和显著性检验。
7、独⽴样本T检验
◎组统计表⽀持均值和标准差的bootstrap估计。◎检验表⽀持平均值差值的bootstrap估计和显著性检验。
8、配对样本T检验
◎统计表⽀持均值和标准差的bootstrap估计。◎相关性表⽀持相关性的bootstrap估计。◎检验表⽀持均值的bootstrap估计。
9、单因素⽅差分析
◎描述统计表⽀持均值和标准差的bootstrap估计。◎多重⽐较表⽀持平均值差值的bootstrap估计。◎对⽐检验表⽀持对⽐值的bootstrap 估计和显著性检验。
10、GLM单变量
◎描述统计表⽀持均值和标准差的bootstrap估计。◎参数估计值表⽀持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。◎对⽐结果表⽀持差值的bootstrap估计和显著性检验。◎估计边际均值：估计值表⽀持均值的bootstrap估计。◎估计边际均值：成对⽐较表⽀持平均值差值的bootstrap估计。◎两两⽐较检验：多重⽐较表⽀持平均值差值的bootstrap估计。
11、双变量相关
◎描述统计表⽀持均值和标准差的bootstrap估计。◎相关性表⽀持相关性的bootstrap估计。
12、偏相关
◎描述统计表⽀持均值和标准差的bootstrap估计。◎相关性表⽀持相关性的bootstrap估计。
13、线性回归
◎描述统计表⽀持均值和标准差的bootstrap估计。◎相关性表⽀持相关性的bootstrap估计。◎模型概要表⽀持Durbin-Watson的bootstrap估计。◎系数表⽀持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。◎相关系数表⽀持相关性的bootstrap估计。◎残差统计表⽀持均值和标准差的bootstrap估计。
14、Ordinal回归
◎参数估计值表⽀持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
15、判别
◎标准化典则判别函数系数表⽀持标准化系数的bootstrap估计。◎典则判别函数系数表⽀持⾮标准化系数的bootstrap估计。◎分类函数系数表⽀持系数的bootstrap估计。
16、GLM多变量
bootstrap检验方法◎参数估计值表⽀持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
17、线性混合模型
◎固定效应估计值表⽀持估计值的bootstrap估计和显著性检验。◎协⽅差参数估计值表⽀持估计值的bootstrap估计和显著性检验。
18、Generalized Linear Models
◎参数估计值表⽀持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
19、Cox回归
◎⽅程中的变量表⽀持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
20、⼆元Logistic回归
◎⽅程中的变量表⽀持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
21、多项Logistic回归
◎参数估计值表⽀持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。

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