O testach permutacyjnych...
W ostatnich dziesięcioleciach dokonał się znaczny wzrost znaczenia metod symulacyjnych w badaniach statystycznych. Szczególne miejsce wśród metod symulacyjnych zajmują metody repróbkowania (resampling). Do tych metod zalicza się m.in. testy permutacyjne oraz metody bootstrapowe. Metody te znajdują są szczególnie przydatne wówczas, gdy prowadzący badanie nie dysponuje informacjami dotyczącymi rozkładu badanych cech w populacji.
Typowe testy parametryczne odwołują się do statystyk testowych o znanym, stablicowanym rozkładzie. Jeżeli nie jest znany rozkład statystyki, to często możliwe jest uzyskanie przybliżenia rozkładu statystyki testowej poprzez symulacje komputerowe. Takie rozwiązanie jest wykorzystywane w testach permutacyjnych.
Można zauważyć pewne podobieństwa pomiędzy metodą bootstrap i testami permutacyjnymi. Wykorzystywany w testach permutacyjnych algorytm jest praktycznie taki sam, jak w metodzie bootstrap, z tą różnicą, że w testach permutacyjnych do określenia rozkładu statystyki wykorzystuje się losowanie bezzwrotne, a w metodzie bootstrap losowanie zwrotne. Ze względu na intensywne wykorzystanie metod techniki obliczeniowej metody analizy podprób znajdują coraz większe zastosowanie dopiero w ostatnich latach i dlatego często są traktowane jako nowe trendy w statystyce.