該方法是另一種完全不同的區間估計求解方法，適用于一些分布比較特殊，導致傳統 的標準誤區間估計結果可能不太準確的情況。不僅如此，由于該方法采用計算統計學的方 式來求解，因此對一些經典統計學很難解決的特殊參數的區間估計問題，例如中位數、四 分位數、標準差、變異系數等都可以進行簡單且準確的參數區間估計，所以它成為經典統 計學的有力補充。 4. IBM SPSS Statistics中的相應功能 基于標準誤的區間估計一般是在 SPSS 的描述過程中實現，具體表現為對標準誤，或者 直接對指定可信度的可信區間的計算，前述的幾乎所有統計描述用過程都可以計算出相應 的結果，除計算出均數的標準誤之外，其比較獨特的功能如下。 描述(Descriptive)過程：該過程較為特殊的一個功能就是將原變量變換為標準正態 分布下的得分，只需要選中主對話框左下角的“將標準化得分另存為變量”復選 框即可。 探索(Explore)過程：該過程不僅會計算標準誤，還可以直接給出均數 95%可信區間， 而對均數的點估計，還可直接提供穩健估計值，顯然更為專業。 對于 Bootstrap 估計，SPSS 將其作為一個單獨的軟件模塊提供，會在相應描述過程 的主對話框上增加 Bootstrap 按鈕，只要在該按鈕對應的子對話框中要求進行指定 次數的 Bootstrap 抽樣，就可以對所有的描述統計量進行相應的 Bootstrap 點估計和 區間估計。