为什么在我的数据上运行1000x自举t-test时，p值的分布在零左右达到峰值？

在进行1000次自举t-test时，p值的分布在零左右达到峰值可能是由于以下原因：

1. 样本量较小：自举t-test是一种非参数统计方法，它通过对样本进行重复抽样来估计统计量的分布。当样本量较小时，重复抽样可能导致样本之间的差异较大，进而影响p值的计算结果。
2. 数据存在偏斜：如果数据集中存在较大的偏斜，即数据分布不是正态分布，那么进行t-test时可能会产生不准确的结果。自举t-test对数据分布的假设较为严格，如果数据偏斜严重，可能会导致p值的分布在零左右达到峰值。
3. 假设检验问题：在进行假设检验时，可能存在假设设置不当或者假设条件不满足的情况。这可能导致p值的计算结果不准确，进而使得p值的分布在零左右达到峰值。
4. 算法实现问题：自举t-test的实现可能存在一些问题，例如计算过程中的误差累积、随机数生成算法等。这些问题可能导致p值的计算结果不准确，进而使得p值的分布在零左右达到峰值。

针对这个问题，可以考虑以下解决方案：

1. 增加样本量：增加样本量可以减少重复抽样引起的差异，提高p值计算的准确性。
2. 检查数据分布：检查数据是否符合正态分布假设，如果数据存在偏斜，可以考虑使用非参数统计方法或者对数据进行转换来处理。
3. 仔细设置假设：确保假设检验的假设设置合理，并且满足假设条件。
4. 检查算法实现：仔细检查自举t-test算法的实现，确保计算过程准确无误。

需要注意的是，以上解决方案仅供参考，具体的解决方法需要根据具体情况进行调整。