إعادة المعاينة Bootstrap (Bootstrapping)
طريقة إعادة معاينة تسحب عينات عديدة مع الإرجاع من البيانات الأصلية لتقريب توزيع معاينة إحصاء أو بناء فاصل ثقة.
كيف يُفهم هذا المفهوم؟
تعتمد على أن العينة الحالية تمثل بشكل مفيد المجتمع المستهدف، ثم تستخدم التباين بين عينات bootstrap لتقدير عدم اليقين.
السمات الأساسية
- هو مفهوم منهجي يُستخدم لتصميم الدراسات أو قياس المتغيرات أو تفسير النتائج النفسية.
- قيمته تعتمد على التطبيق الصحيح والافتراضات الإحصائية وجودة القياس والعينة.
- لا يكفي المصطلح وحده لإثبات السببية أو قوة الدليل؛ يجب قراءته مع تصميم الدراسة وعدم اليقين والتحيزات المحتملة.
ما الذي يؤثر في ظهوره أو قياسه؟
- تصميم الدراسة وطريقة أخذ العينة وجودة الأدوات وحجم البيانات.
- الافتراضات الإحصائية والتحيزات المحتملة وعدم اليقين وقابلية التكرار.
الفرق عن مفهوم قريب
تختلف عن اختبار التبديل الذي يعيد ترتيب التسميات عادةً لبناء توزيع تحت فرضية صفرية محددة.
تطبيق عملي وآمن
حدد نوع bootstrap وفاصل الثقة وعدد الإعادات، ولا تستخدمه لتعويض عينة منحازة أساسًا.
أسئلة شائعة
ما تعريف إعادة المعاينة Bootstrap؟
طريقة إعادة معاينة تسحب عينات عديدة مع الإرجاع من البيانات الأصلية لتقريب توزيع معاينة إحصاء أو بناء فاصل ثقة.
كيف يظهر إعادة المعاينة Bootstrap في الدراسات النفسية؟
تعتمد على أن العينة الحالية تمثل بشكل مفيد المجتمع المستهدف، ثم تستخدم التباين بين عينات bootstrap لتقدير عدم اليقين.
ما الفرق بين إعادة المعاينة Bootstrap ومفهوم قريب منه؟
تختلف عن اختبار التبديل الذي يعيد ترتيب التسميات عادةً لبناء توزيع تحت فرضية صفرية محددة.
ما الاستخدام العملي لفهم إعادة المعاينة Bootstrap؟
حدد نوع bootstrap وفاصل الثقة وعدد الإعادات، ولا تستخدمه لتعويض عينة منحازة أساسًا.