SPSS随机性检验步骤分析 SPSS随机性检验结果分析

品牌型号：联想拯救者R7000

系统：Windows11家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 27

数据序列的随机性是保障后续统计检验有效性的重要前提，如果出现了非随机分布的数据。有可能会导致分析结果出现偏差。在SPSS中，我们通过游程检验可以快速完成数据随机性的判断。接下来我将为大家介绍：SPSS随机性检验步骤分析，SPSS随机性检验结果分析的相关内容。

一、SPSS随机性检验步骤分析

在SPSS中，我们进行随机性检验的核心方法为游程检验，该方法属于非参数检验，无需数据满足正态分布前提，广泛适用各类数值序列的随机性判断。接下来我就来为大家简单介绍相关的操作步骤。

1、点击SPSS 菜单栏中的“分析”，在下拉列表中依次选择“非参数检验”、“旧对话框”、“游程”，打开游程检验的菜单。

2、打开游程检验菜单，将需要检验随机性的目标变量选入“检验变量列表”，这里我们选择了一个“每日客流量”，再根据数据的特征选择分割点，可选用众数、中位数、平均值，也可自定义数值，分割点是划分数据游程的关键依据。在这里我们选择的是常用的中位数。

3、如果我们需要更精准的检验结果，可以进行精确检验的参数配置。点击“精确”选项，在精确检验的菜单中选择检验方法，包括仅渐进法、蒙特卡洛法、精确方法，这里我们选择常用的仅渐进法。我们还可以根据需求设置置信度级别、样本数与时间限制。

4、此外，我们还可以进行统计指标与缺失值处理设置。点击“选项”选项，在统计区域勾选描述、四分位数等基础统计量，缺失值处理可选择按检验排除个案或成列排除个案。

上文中，我们简单介绍了游程检验的相关步骤，包括选入检验变量、确定分割点等，操作起来其实并不复杂，下文中我们将进一步对得到的结果进行分析。

二、SPSS随机性检验结果分析

游程检验执行完成后，SPSS中会自动输出检验结果，下面我们对这表中的每一个指标进行详细的介绍：

1、检验值。这是游程检验的数据划分基准，在SPSS中，默认以数据的中位数作为检验值。本例中检验值为315，即该组每日客流量数据的中位数为315人次。游程检验会以该数值为界，将所有数据划分为“小于检验值”和“大于等于检验值”两类，以此为基础计算后续核心统计量。

 2、个案数<检验值。这是指本次检验的全部样本中，数值小于检验值（315）的样本数量。本例中该数值为7，即有7天的客流量低于中位数315人次。

 3、个案数>=检验值。这是指本次检验的全部样本中，数值大于或等于检验值（315）的样本数量。本例中该数值为8，即有8天的客流量大于等于中位数315人次。

 4、总个案数。这是指本次检验纳入的样本总量，为上述两类个案数之和。本例总个案数为15，即本次检验共纳入了15天的客流量数据。

 5、游程数。这是游程检验的核心统计量。游程指数据序列中，连续出现的、同一类别的数据段；游程数就是这类连续数据段的总个数。举个例子，如果客流量序列为【小于315、小于315、大于315、大于315、小于315】，则该序列的游程数为3。本例中游程数为14，在总样本15个的情况下，几乎每一个数据都和前后数据的类别不同，属于极高的游程数。 

6、Z值。Z值是游程检验对应的标准化检验统计量，它是基于游程数、两类样本量、总样本量计算得出来的，是计算后续显著性水平的一个依据。本例中Z值为2.710。

 7、渐近显著性（双尾）。这就是统计学中常说的p值，是判断数据是否随机的最终核心指标，代表在“数据序列为随机分布”的原假设成立的前提下，出现当前样本结果的概率。本例中该数值为0.007，说明显著性非常高。

以上就是SPSS随机性检验步骤分析，SPSS随机性检验结果分析的全部内容了。我们在实际进行数据分析时，建议在开展回归、方差分析等统计检验前，先对数据序列进行随机性检验，保障后续分析结果的可靠性与准确性。如果能够掌握这个方法，就能提升我们数据预处理的效率。

作者：左旋葡萄糖