자료를 통해 얻은 통계량의 표본오차를 확률분포의 가정을 두지 않고 논파라메트릭적으로 평가하기 위한 방법의 하나.잭나이프법이나 무작위화 검정과 같이 컴퓨터 사용을 전제로 한 새로운 통계방법의 하나이다. 주어진 데이터 세트를 원래의 모집단을 대표하는 독립표본으로 가정하고, 그 자료로부터의 중복을 허용한 무작위 재추출을 컴퓨터로 복수의 자료를 작성하여 각각에서 얻은 통계량(부트스트랩반복)을 계산한다.

그리고 얻어진 복수의 통계량의 오차분산을 구한다. 부트스트랩법은 생물학에서의 사용도 차차 확산되어 가고 있지만 특히 계통추정론 분야에서는 계통수의 신뢰성을 평가할 목적으로 널리 사용하고 있다. 개개의 형질을 자료점이라고 생각하고, 관찰된 형질집합을 1,000회 내지 10,000회 정도 부트스트랩하여 각각의 형질집합으로부터 계통수를 추정한다. 얻어진 복수의 계통수 전체에서 가지(단계통군)의 출현율(부트스트랩확률)을 계산한다. 출현율이 높은 가지(가령 90% 이상)일수록 신뢰할 수 있는 단계통군을 반영한다고 볼 수 있다.