Estimates bootstrap de erros padrão na generalização de validade.

O bootstrap é introduzido como um método para aproximar os erros padrão das estimativas de generalização de validade (VG). Um estudo de Monte Carlo foi conduzido para avaliar a precisão das estimativas dos parâmetros da distribuição de validade bootstrap, as estimativas de erro padrão bootstrap e os intervalos de confiança bootstrap não paramétricos. No estudo de simulação, manipulamos os tamanhos da amostra por coeficiente de correlação, o número de coeficientes por análise de VG e a variância da distribuição dos coeficientes de correlação verdadeiros. Os resultados indicam que as estimativas de erro padrão produzidas pelo procedimento de bootstrap foram muito precisas. Recomenda-se que as estimativas de erro padrão bootstrap e os intervalos de confiança sejam usados na interpretação dos resultados das análises de VG.