一、原理：
1、采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。
2、根据抽出的样本计算给定的统计量T。
3、重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。
4、计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。
应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。
具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。进行重复抽样，抽取M次，每次抽取N条，考察每次抽到的鱼当中有记号的比例，综合M次的比例，在进行统计量的计算。
二、支持的过程
1、频率
◎统计表支持均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和百分位数的bootstrap估计。◎频率表支持百分比的bootstrap估计。
2、描述性
◎描述统计表支持均值、标准差、方差、偏度和峰度的bootstrap估计。
3、探索
◎描述表支持均值、5%切尾均值、标准差、方差、中位数、偏度、峰度和内距的bootstrap估计。◎M估计量表支持Huber的M估计量、Tukey的双权重、Hampel的M估计量和Andrew的Wave的bootstrap估计。◎百分位数表支持百分位数的bootstrap估计。
4、交叉表
◎定向测量表支持Lambda、Goodman和Kruskal Tau、不定性系数和Somers的d的bootstrap估计。◎对称度量表支持Phi、Cramer的V、列联系数、Kendall的tau-b、Kendall的tau-c、Gamma、Spearman相关性和Pearson的R的bootstrap估计。◎风险评估表支持几率比的bootstrap估计。◎Mantel-Haenszel一般几率比表支持ln(Estimate)的bootstrap估计和显著性检验。
5、均值
◎报告表支持均值、中位数、组内中位数、标准差、方差、峰度、偏度、调和均值和几何均值的bootstrap估计。
6、单样本T检验
◎统计表支持均值和标准差的bootstrap估计。◎检验表支持平均值差值的bootstrap估计和显著性检验。
7、独立样本T检验
◎组统计表支持均值和标准差的bootstrap估计。◎检验表支持平均值差值的bootstrap估计和显著性检验。
8、配对样本T检验
◎统计表支持均值和标准差的bootstrap估计。◎相关性表支持相关性的bootstrap估计。◎检验表支持均值的bootstrap估计。
9、单因素方差分析
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap估计。◎多重比较表支持平均值差值的bootstrap估计。◎对比检验表支持对比值的bootstrap估计和显著性检验。
10、GLM单变量
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap估计。◎参数估计值表支持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。◎对比结果表支持差值的bootstrap估计和显著性检验。◎估计边际均值：估计值表支持均值的bootstrap估计。◎估计边际均值：成对比较表支持平均值差值的bootstrap估计。◎两两比较检验：多重比较表支持平均值差值的bootstrap估计。
11、双变量相关
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap估计。◎相关性表支持相关性的bootstrap估计。
12、偏相关
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap估计。◎相关性表支持相关性的bootstrap估计。
13、线性回归
◎描述统计表支持均值和标准差的bootstrap估计。◎相关性表支持相关性的bootstrap估计。◎模型概要表支持Durbin-Watson的bootstrap估计。◎系数表支持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。◎相关系数表支持相关性的bootstrap估计。◎残差统计表支持均值和标准差的bootstrap估计。
14、Ordinal回归
◎参数估计值表支持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
15、判别分析
◎标准化典则判别函数系数表支持标准化系数的bootstrap估计。◎典则判别函数系数表支持非标准化系数的bootstrap估计。◎分类函数系数表支持系数的bootstrap估计。
16、GLM多变量
◎参数估计值表支持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
17、线性混合模型
◎固定效应估计值表支持估计值的bootstrap估计和显著性检验。◎协方差参数估计值表支持估计值的bootstrap估计和显著性检验。
18、Generalized Linear Models
◎参数估计值表支持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
19、Cox回归
◎方程中的变量表支持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
20、二元Logistic回归
◎方程中的变量表支持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。
21、多项Logistic回归
◎参数估计值表支持系数、B的bootstrap估计和显著性检验。