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本研究采用蒙特卡洛数据模拟技术，在不同数据分布下讨论四种方法对δ的区间估计的影响。进行三种情况下的模拟研究，分别是两总体均正态情况、一总体正态另一总统非正态以及两总体均非正态情况下效果量δ的置信区间估计情况。研究表明:当两组数据都服从正态分布时，数据满足非中心分布的假设前提，推荐采用非中心化分布方法。对于两总体非正态分布数据效果量δ的置信区间的估计，大效果量下Bootstrap的PERC方法不足取，NCT方法、Bootstrap的BCa方法和Bootstrap的ABC方法较好，但Bootstrap的BCa方法和Bootstrap的ABC方法的精度比NCT方法要高。当有一组数据呈偏态时，非中心化分布方法和非参数Bootstrap百分位方法表现欠佳，而非参数BootstrapBCa和ABC方法相当，但是ABC方法较BCa方法更为简单。