R
!!!simpleboot
*ブートストラッピング
!!one.boot: One sample bootstrap of a univariate statistic
* サンプル数が少ない場合、そのサンプルからリサンプリング（無作為復元抽出）して、サンプル数を「増やして」、推定の精度を上げる。

 one.boot(手元にあるデータ, 何を推定したいか, リサンプリングの回数)

!データが60個しかないと、正規分布しているかどうか判断しづらい。
* 検定すると、正規分布していると結論付けられない。
{{pre
> score.dat <- sugi_iwa.dat %>% dplyr::filter(cond=="control") %>% dplyr::pull(score)
> str(score.dat)

num [1:60] 75 70 40 55 85 55 85 10 70 55 ...

> shapiro.test(score.dat)

	Shapiro-Wilk normality test

data:  score.dat
W = 0.89087, p-value = 6.212e-05
}}
{{ref_image score.dat.png}}

!500回、繰り返してブートストラップして確認する。
{{pre
> score.dat.boot <- one.boot(score.dat, mean, 500)
> str(score.dat.boot)

（前略）
 $ t0       : num 67.1
 $ t        : num [1:500, 1] 69 65 68.5 64.9 67.8 ...
 $ R        : num 500
 $ data     : num [1:60] 75 70 40 55 85 55 85 10 70 55 ...
（後略）

> shapiro.test(score.dat.boot$t)

	Shapiro-Wilk normality test

data:  score.dat.boot$t
W = 0.99839, p-value = 0.9299
}}
{{ref_image score.dat.boot.png}}