IC Percentil bootstrap

A calculadora de Intervalo de Confiança por Percentis Bootstrap estima a faixa de valores que provavelmente contém um parâmetro populacional, utilizando os percentis 2,5% e 97,5% de uma amostra gerada por bootstrap. Esse método não pressupõe uma distribuição específica para os dados, tornando-se útil para amostras pequenas ou quando a distribuição normal não é válida. O resultado é um intervalo de 95% de confiança, baseado na variabilidade observada nas amostras repetidas.

Funciona resampleando a amostra original com reposição, calculando a estatística de interesse (como a média) em cada amostra, e identificando os percentis que delimitam o intervalo. A fórmula simplificada é IC = [percentil 2,5%, percentil 97,5%]. Esse processo é robusto contra outliers e adequado para dados assimétricos, mas exige cuidado com o número de iterações para evitar imprecisões.

É recomendado em análises exploratórias, estudos com amostras não normais ou quando ferramentas paramétricas (como o IC baseado em t ou Z) são limitadas. Exemplos práticos incluem estimar a renda média em um grupo com dados extremos, ou avaliar a eficácia de um medicamento em um pequeno grupo clínico. A validade depende da representatividade da amostra original e da convergência dos resultados em múltiplas execuções.

Cuidados incluem evitar conclusões sobre dados com poucas observações (menos de 20) e garantir que a amostragem bootstrap seja suficiente (pelo menos 1.000 iterações). Além disso, o método pode superestimar a variabilidade em distribuições altamente assimétricas. Interprete o intervalo com foco no contexto do problema, não apenas nos números.