Simulación de muestreo
La simulación de muestreo es un método para derivar estimaciones robustas de errores estándar e intervalos de confianza para estimaciones como la media, mediana, proporción, razón de probabilidad, coeficientes de correlación o coeficientes de regresión. También se puede utilizar para crear contrastes de hipótesis. La simulación de muestreo es más útil como alternativa a estimaciones paramétricas en caso de que los supuestos de esos métodos sean dudosos (como en el caso de modelos de regresión con residuos heteroscedástico se ajusten a muestras pequeñas), o si la inferencia paramétrica no es posible o requiere fórmulas muy complicadas para el cálculo de errores estándar (como en el caso de cálculo de intervalos de confianza de mediana, cuartiles y otros percentiles).
Ejemplos
Una empresa de telecomunicaciones pierde alrededor del 27% de sus clientes por abandono cada mes. Para reducir el porcentaje de abandono, los directivos quieren saber si este porcentaje varía en diferentes grupos de clientes predefinidos. Mediante la simulación de muestreo, puede determinar si un porcentaje concreto de abandonos describe de forma adecuada los cuatro tipos principales de clientes.
En una revisión de los registros de empleados, los directivos están interesados en las experiencias anteriores de los empleados. La experiencia laboral es asimétrica, lo que hace que la media sea una estimación menos deseable de la experiencia laboral "habitual" entre los empleados que la mediana. Sin embargo, los intervalos de confianza no están disponibles para la mediana en el producto.
Los directivos también están interesados en determinar los factores que están asociados con los aumentos de salarios de los empleados mediante la definición de un modelo lineal de la diferencia entre el salario inicial y el actual. Al realizar una simulación de muestreo de un modelo lineal, puede utilizar métodos de muestreado sucesivo especiales (simulación de muestreo residual y wild) para obtener resultados más precisos.
Muchos procedimientos admiten simulación de muestreo y la combinación de resultados a partir del análisis de muestras de simulación de muestreo. Los controles para especificar análisis de simulación de muestreo se integran directamente como un diálogo subordinado común en procedimientos que admiten simulación de muestreo. La configuración del cuadro de diálogo de simulación de muestreo permanece en los procedimientos de forma que, si ejecuta un análisis de frecuencias con simulación de muestreo en los cuadros de diálogo, la simulación de muestreo se activará de forma predeterminada para otros procedimientos que lo admitan.
Cómo obtener un análisis de programa de arranque
- En los menús seleccione un procedimiento que admita la simulación de muestreo y pulse en Simular muestreo.
- Seleccione Realizar simulación de muestreo.
También puede controlar las siguientes opciones:
Número de muestras. Para los intervalos de percentil y BCa producidos, se recomienda utilizar al menos 1000 muestras de simulación de muestreo. Especifique un número entero positivo.
Definir semilla para tornado de Mersenne. Si se establece una semilla es posible replicar análisis. El uso de este control es parecido a establecer el tornado de Mersenne como generador activo y especificar un punto de inicio fijo en el cuadro de diálogo Generadores de números aleatorios, con la importante diferencia de que la definición de la semilla de este cuadro de diálogo mantendrá el estado actual del generador de números aleatorios y restaurará dicho estado cuando haya terminado el análisis. Consulte el tema Generadores de números aleatorios para obtener más información.
Intervalos de confianza. Especifique un nivel de confianza mayor que 50 y menor que 100. Los intervalos de percentiles sólo utilizan los valores de simulación de muestreo ordenados correspondientes a los percentiles de intervalo de confianza deseados. Por ejemplo, un intervalo de confianza de percentil del 95% utiliza los percentiles 2,5 y 97,5 de los valores de simulación de muestreo como los límites inferior y superior del intervalo (interpolando los valores de simulación de muestreo si es necesario). Los intervalos de sesgo corregidos y acelerados (BCa) son intervalos ajustados que son más precisos, pero necesitan más tiempo de cálculo.
Muestreo. El método Simple consiste en volver a muestrear los casos reemplazándolos del conjunto de datos original. El método Estratificado consiste en volver a muestrear los casos sustituyendo el conjunto de datos original, en los estratos definidos por las variables de estratos de clasificación cruzada. El muestreo de simulación de muestreo estratificado puede ser muy útil si las unidades de los estratos son relativamente homogéneas aunque las unidades para todos los estratos son muy diferentes.
Al realizar el programa de arranque, se pega la sintaxis del mandato BOOTSTRAP .