Bootstrap 检验 p 值不显著：后续步骤
Bootstrap 检验是一种重抽样技术，用于估计统计推断的准确性。当 Bootstrap 检验的 p 值不显著时，这意味着研究数据未提供足够的证据来拒绝零假设，即两个群体之间没有差异。
后续步骤：
1. 评估样本量：
低样本量可能会导致统计功效不足，从而增加出现不显著结果的可能性。考虑增加样本量以提高检验的功效。
2. 检查数据分布：
确保数据分布符合 Bootstrap 检验的假设。如果数据高度偏斜或异常值较多，可能需要转换数据或使用非参数检验。
3. 探索替代假设：
考虑替代假设，即两个群体之间存在差异，但可能不是最初提出的差异。对数据进行探索性分析，以识别潜在的差异模式。
4. 考察实际差异：
即使 p 值不显著，也可能存在实际差异。计算效应量（例如， Cohen’s d）以量化两个群体之间的实际差异大小。
5. 考虑其他检验：
尝试其他非参数检验，例如秩和检验，这些检验的假设要求较少。这些检验可能对具有非正态分布或异常值较多的数据更稳健。
6. 寻求专家意见：
咨询统计专家或领域专家，以讨论不显著结果的含义和后续步骤。他们可以提供洞察和建议，帮助做出明智的决定。
7. 谨慎解释：
避免过度解释不显著的结果。相反，讨论研究的局限性，并提出需要进一步研究的领域。
