一般情况下，偏差矫正与否的差别不大。Hayes (2022)建议使用无偏差矫正的置信区间。另外，你可以修改bootstrap取样次数或随机seed值，以获得一致的结果。

参考文献
Hayes, A. F. (2022). Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis: A Regression-Based Approach. Guilford Publications.

原因是

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Bootstrap是一种统计学上的重抽样技术，用于估计未知参数的分布、标准误、置信区间等。在Bootstrap检验中，生成的数据集是通过从原始数据集中随机抽取（放回）得到的。基于这些重新抽样的样本进行重复计算以获得估计量的分布，进而构造置信区间。

当涉及到两种不同的置信区间——百分位置信区间(Percentile Confidence Interval, PCI)和偏差矫正的置信区间(Bias-Corrected and Accelerated Bootstrap Confidence Interval, BCa CI)时，选择使用哪一个取决于你对数据偏斜度、估计量的偏差以及加速因子的理解。

- **PCI**：这是最直接的方法，通过Bootstrap样本的百分位数来确定置信区间的上下限。这种方法不考虑估计量的偏差或分布形状。
  
- **BCa CI**：这种区间试图矫正由非正态性引起的问题（如偏斜）和估计值本身的偏差。BCa CI使用加速因子(a)和偏差矫正(bias correction)来调整置信区间的边界，因此在数据不是对称分布时更为可靠。

当PCI包含0而BCa CI不包含0，或者两种方法给出的区间不同但系数仍显示为不显著时，这可能意味着：
- **分布偏斜**：如果原始样本或Bootstrap估计量的分布有较大的偏斜，则BCa CI更倾向于捕捉真实的置信范围。
- **偏差存在**：估计值可能存在系统性的偏差，PCI可能没有正确地校正这一点。
  
在实践中，**通常推荐使用BCa CI**，因为它考虑了分布形态和估计量偏差，因此在大多数情况下提供更准确的置信区间。然而，在数据接近对称并且样本量足够大的情况下，两种方法应该给出相似的结果。

如果遇到复杂情况或需要解释不确定性的场景（例如在研究论文中），同时报告并讨论两种置信区间的差异可能会更加全面和透明。但作为结论，BCa CI由于其更复杂的校正机制，往往被视作更优的选择。
  
最后，在做决策时应考虑到整体的科学背景、数据特性和分析目标，结合统计结果做出合理的解释和推断。

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