游程检验也被称为“连贯检验”，是用于判断分析数据是否随机分布的一种检验方法。比如可以用于判断机器制作的商品尺寸偏差是随机的还是其他原因导致的。

如果数据有上升或下降的趋势，或有呈周期性变化的规律等特征时，均可能表示数据与顺序是有关的，或者说序列不是随机出现的。通俗来讲，游程检验是用于分析数据是否为随机。

原理说明

比如原始数据为：1100001110110000111100；原始数据中0和1交替出现，也有可能连续出现0或1。

  出现连续的0或1（单个0或1也算）构成的串列称为一个游程

  一个游程中数据的个数称为游程长度

  一个序列中游程个数用R表示。表示0和1交替轮换的频繁程度

上图中数据游程长度分别是2,4,3,1,2,4,4,2；游程个数R=8。

  如果游程个数过多，则说明0和1交替特征明显

  如果游程个数过少，则说明0和1相对比较集中

无论游程个数过多，也或者过少，极端情况都说明数据不具有随机性。因而可以通过游程个数过多或过少来定义假设检验的拒绝域，也即通过游程个数来分析数据是否为随机数据。

由于在研究中收集到的数据大多都不是二分类数据（只用0/1表示），但游程分析算法中只能针对0和1进行，因而SPSSAU会以中位数作为切割点，将数据切割成两组，并且分别使用0或者1标识，得出分析结果。

案例应用

当前共有30位选手参加比赛，每位评委针对选手进行打分，现在想研究出场顺序对选手得分是否有影响，选择游程检验进行分析。

操作步骤

使用路径：SPSSAU→实验研究→游程检验   SPSSAU-游程检验分析界面

结果分析

游程检验结果

游程检验中原假设为数据服从随机分布。如果P值>0.05即说明，样本是按照随机排列分布的。可以使用该样本做进一步的分析，反之，P值<0.05，则代表样本数据不服从随机分布规律。

上表显示的结果，P值=0.088>0.05，说明接受原假设，即选手出场顺序对评委的打分情况没有影响。

其他说明

游程检验可针对定类数据，也可以针对定量数据；如果是定类数据，一般为二分类数据，如果是定量数据，SPSSAU会自动以其中位数作为切割点，将数据区分为两组然后进行游程检验。

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