Bootstrap检验是一种非常有用的统计方法，它仍然被广泛应用于各种领域。是否“还能用”取决于具体的场景和需求，以下从多个方面来分析：

Bootstrap检验的优势和适用场景

- 非参数性：Bootstrap检验是一种非参数方法，不需要对数据的分布做出严格的假设。在实际应用中，很多数据并不完全符合正态分布或其他常见的理论分布，而传统的统计检验方法往往依赖于这些分布假设。例如，在金融数据分析中，股票收益率等数据可能具有尖峰厚尾的特性，不符合正态分布，此时使用Bootstrap检验可以更好地估计统计量的分布，从而更准确地进行假设检验或构建置信区间。

- 灵活性和通用性：它可以应用于各种复杂的统计问题，包括那些难以用传统方法求解的情况。比如在机器学习模型的评估中，当需要对模型的性能指标（如准确率、召回率等）进行统计推断时，Bootstrap方法可以通过对数据进行重抽样来估计这些指标的分布，进而评估模型性能的稳定性和显著性。

- 适用于小样本数据：在样本量较小时，传统的基于大样本理论的统计方法可能不适用，而Bootstrap方法通过重抽样可以生成大量的“新样本”，从而更好地估计统计量的分布。例如在医学研究中，某些罕见疾病的患者样本数量可能很少，使用Bootstrap检验可以更有效地利用有限的样本信息，对治疗效果等指标进行推断。

Bootstrap检验的局限性及可能需要谨慎使用的情况

- 计算成本较高：Bootstrap方法需要对原始数据进行大量的重抽样，每次重抽样后都要计算相应的统计量，这会带来较高的计算成本。特别是当数据量较大或统计量的计算较为复杂时，计算时间可能会变得很长。例如在处理大规模的基因组数据时，如果要对每个基因的表达水平进行Bootstrap检验，可能会面临计算资源不足的问题。

- 对原始数据的依赖性：Bootstrap方法是基于原始数据进行重抽样的，因此其结果在很大程度上依赖于原始数据的质量和代表性。如果原始数据存在偏差、异常值或不完整等问题，Bootstrap检验的结果也可能受到影响。比如在市场调研中，如果样本数据的选取不具有代表性，那么通过Bootstrap方法得到的推断结果可能无法准确反映总体的特征。

- 在某些极端情况下的表现可能不佳：当数据的分布具有极端的偏态或存在极值时，Bootstrap方法可能会低估或高估统计量的分布范围。例如在处理某些极端气候数据时，如果数据中包含极少数极端的气候事件，Bootstrap方法可能无法很好地捕捉这些极端情况对统计量分布的影响。

如何正确使用Bootstrap检验

- 根据问题选择合适的Bootstrap方法：Bootstrap方法有多种变体，如普通Bootstrap、平滑Bootstrap、自助法等。不同的方法适用于不同的统计问题和数据特征。例如，当数据存在相关性时，可以使用块自助法来考虑数据的依赖结构；当数据的分布较为复杂且需要更平滑的估计时，可以使用平滑Bootstrap方法。

- 合理确定重抽样的次数：重抽样的次数需要根据数据的规模和问题的复杂性来确定。一般来说，重抽样次数越多，结果的稳定性越好，但计算成本也越高。通常可以从较小的重抽样次数开始，逐步增加，观察结果的变化趋势，当结果趋于稳定时，可以认为重抽样次数足够。

- 结合其他方法进行综合分析：虽然Bootstrap方法具有很多优点，但在实际应用中，也可以将其与其他统计方法结合使用，以提高分析的准确性和可靠性。例如，可以先使用传统的统计方法进行初步分析，然后用Bootstrap方法对结果进行验证和补充；或者将Bootstrap方法与其他模型选择方法（如交叉验证）结合，共同评估模型的性能。

Bootstrap检验是一种非常有价值的统计工具，它在很多情况下仍然具有重要的应用价值。只要正确理解和使用它，充分考虑其优势和局限性，并结合具体问题的实际情况，就可以有效地利用Bootstrap检验来进行统计推断和数据分析。