根据引导的 95% 置信区间之间的差异计算 p 值答案

【问题标题】：Calculate p values based on differences between bootstrapped 95% confidence intervals根据引导的 95% 置信区间之间的差异计算 p 值
【发布时间】：2013-12-06 03:44:09
【问题描述】：

我使用 2.5 和 97.5 百分位数对来自不同三组的一些数据进行了自举模型拟合，以生成 95% 的置信区间。

我知道，如果 95% 的置信区间不重叠，则至少 p

           Mean     LowerCI   UpperCI 
Group A:  0.05113   0.02279   0.07926

Group B:  0.10979   0.07954   0.14352

Group C:  0.10937   0.09400   0.13040

任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

您是如何引导这些值的？您是计算 95%CI 来总结原始数据，还是在引导程序之后获得某些参数的精度？在前一种情况下，您可以使用 aov 函数将方差分析模型拟合到 3 组，然后运行 TukeyHSD 函数以进行成对比较。

标签： confidence-interval statistics-bootstrap p-value

【解决方案1】：

不！不要那样做！

在我看来，对自举样本进行 ANOVA 是无稽之谈。我仍在努力寻找解决此问题的好方法，但我所读到的所有内容都告诉我不要那样做。另外，如果您在实践中尝试，您会很容易意识到，由于 bootstrapped 的样本量很大，进行 bootstrapping 会在任何地方给您带来过于乐观的意义（过于乐观）。

不知道答案，但不要做方差分析。

【讨论】：

“不知道答案，但不要做方差分析。” -- 应该在评论中