Sobre Bootstrap

O procedimento chamado bootstrap significa a realização de uma reamostragem da amostra original, com repetição, para obter outras novas amostras do mesmo tamanho, a partir dos dados originais. Pode-se fazer 100, 1.000, 10.000 reamostragens e como há repetição, cada amostra será diferente da outra. Com isso, calcula-se novas médias, medianas, variâncias e covariâncias, o que permite comparar os dados originais com um intervalo elaborado com as novas estimativas feitas pelas reamostragens. Isso garante confiança ao processo amostral e dá suporte às inferências, uma vez que, a amostra, se posicionada dentro do intervalo bootstrap calculado, é robusta e sustenta as análises efetuadas.

É um procedimento que dá confiança ao pesquisador para afirmar as suas conclusões.

Mais em: Good, P.I.; Hardin, J. W. Common Erros in Statistics (and how to avoid them). Wiley, 2012.