ブートストラップの結果は、「一変量の分布」プラットフォームを使って分析します。
• 積み重ねていない形式のデータテーブルにおいては、生成されたデータテーブルに「一変量の分布」スクリプトが保存されるので、それを実行できます。
• 積み重ねた形式のデータテーブルにおいては、[分析]>[一変量の分布]を選択し、列を選択して役割を割り当てます。ほとんどのケースでは、元の表で1列目になっているものを[BY]に割り当てればうまくいきます。
「一変量の分布」レポートにおいては、2種類のブートストラップ信頼限界が計算されます。「BootID•」列があるデータテーブルに対して「一変量の分布」プラットフォームを実行すると、「ブートストラップ信頼限界」レポートが自動的に生成されます(Figure 11.6)。
「一変量の分布」レポートには、2種類のブートストラップ信頼限界が計算されています。
• 「分位点」レポートにおいて、通常の分位点によるブートストラップ信頼区間を知ることができます。通常の分位点に基づくたとえば両側95%信頼区間の下限と上限は、2.5%と97.5%の分位点です。
• また、「ブートストラップ信頼限界」レポートには、バイアス修正済みのブートストラップ信頼限界が表示されます。信頼水準が95%、90%、80%、50%の両側信頼区間が示され、「BC下側」列および「BC上側」列に、それぞれ下限と上限が表示されます。バイアス修正済みのブートストラップ信頼限界の計算については、バイアス修正済みの信頼限界の統計的詳細を参照してください。
図11.6 「ブートストラップ信頼限界」レポート
「ブートストラップ信頼限界」レポートの下にある「元の推定値」は、観測された元データから算出された推定値です。
「ブートストラップ信頼限界」レポートの解釈の詳細については、ブートストラップの概要を参照してください。分位点に基づいて信頼区間を求める方法(バイアス修正をしないもの、およびバイアス修正を行うもの)については、Efron(1981)が説明しています。