Los análisis de diagnósticos clínicos o epidemiológicos son a menudo imprecisos, presentan mucha variabilidad. Esto cuestiona la validez y precisión de los resultados en dichos estudios, pues a mayor variabilidad, mayor error y menor precisión.

Se propuso el índice de Acuerdo (A) para determinar el acuerdo interexaminador e intraexaminador, pues a mayor acuerdo menor variabilidad y viceversa (Torres y Dávila, 1994). Dado que la distribución de este índice está en estudio, se presenta aquí la estimación de su distribución. En casos como éste se puede aplicar tanto el método de Montecarlo como el Bootstrap. Se diseña un experimento donde se simulan, artificialmente los datos, vía Montecarlo, es decir, se generan m muestras (primarias) de igual tamaño. Luego, estas muestras primarias son remuestreadas por Bootstrap. En ambos casos se calcula el respectivo valor del índice A y su función de distribución muestral empírica. Al comparar las funciones de distribución, éstas resultan similares, aunque la obtenida por Bootstrap resulta más suave. Se determinan algunos intervalos "percentil" para ambos métodos y se observa que, a medida que aumentan las probabilidades de diagnóstico correcto, los intervalos se hacen más angostos, es decir, más precisos.