建立更可靠的模型與產生更準確的結果
IBM® SPSS® Bootstrapping 可簡化檢定您模型的穩定性與可靠性，以產生準確、穩健的預測結果。

不管你進行學術或科學研究，公共政策的制定或支持商業決策所需的分析，重要的是你的模型是否穩定的。 使用IBM SPSS Bootstrapping可快速、輕鬆地檢定模型的穩定性。
IBM SPSS Bootstrapping 引導過程提供了一種有效方法，以確保你的模型是穩定性、可靠性，所以你的分析能產生更準確的結果。
使用IBM SPSS Bootstrapping，您可以:

• 透過從原始資料集重複抽樣的模式，可快速、輕鬆地去估計統計量的抽樣分配，幫助您確保模型的穩定性與可靠度。
• 估計母體參數的標準誤與信賴區間，例如：平均數、中位數、比率、勝算比、相關係數、迴歸係數…
• 對同一個資料集重複抽樣以建立上千個資料集，讓您獲得更準確的分析結果。

特色與優點

自助法(拔靴法)方法可獲得可靠的標準誤估計值和如下列各種估計值的信賴區間：平均數、中位數、比例、勝算比、相關係數或迴歸係數。自助法方法也可用於建立假設檢定。