SPSS在游程检验中的.ppt

6.4.1 游程检验的基本原理 1.方法概述 游程检验是一种利用游程数所作的单样本随机性的检验方法，它可以用来判断观察值的顺序是否为随机。许多统计模型的假设中都要求观察值都是独立的，也就是说，收集到的数据样本的顺序是不相关的。如果样本顺序影响到统计结果，那么样本就可能不是随机的，这将使研究者不能得出关于抽样总体的准确结论。因此，研究者可以使用游程检验来检验数据的随机性。 2.基本原理 游程检验可用来检验任何序列的随机性，而不管这个序列是怎样产生的；此外还可用来判断两个总体的分布是否相同，从而检验出它们的位置中心有无显著差异。 3.软件使用方法 SPSS中利用游程数构造Z统计量，利用Z统计量的分布来检验序列是否具有随机性。软件将自动计算出Z统计量的取值及对应的概率P值。如果概率P值小于或等于用户设定的显著性水平，则拒绝零假设，认为变量不具有随机性；相反的，如果概率P值大于显著性水平，则认为变量出现是随机的。 Step01：打开对话框 选择菜单栏中的【Analyze(分析)】 →【Nonparametric Tests(非参数检验)】→【Legacy Dialogs(旧对话框)】→【Runs(游程)】命令，弹出【Runs Test(游程检验)】对话框。 Step02：选择检验变量 在【Runs Test(游程检验)】对话框左侧的候选变量列表框中选择一个或几个变量，将其添加至【Test Variable List(检验变量列表)】列表框中，表示需要进行游程检验的变量。 Step03：确定断点 在【Cut point(割点)】选项组中指定计算游程数的分界值。小于分界值的观察值归为一组，其余的归为另一组，然后计算游程数。 Step04：选择计算精确概率 【Exact】按钮用于选择计算概率P值的方法，它的功能和卡方检验中的相应按钮相同的。 Step05：其他选项选择 【Options】按钮用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法。 Step06：单击【OK】按钮，结束操作，SPSS软件自动输出结果。 1. 实例内容 已知某企业在过去20年的盈亏情况为“0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1”。其中“0”表示亏损，“1”表示盈利。现根据财务统计预测今年该企业盈利，请问这个结果对企业明年的经营状况有无影响？ 2. 实例操作 根据过去20年的经营情况看到该企业的盈亏情况经常逐年发生变化。已知今年企业盈利，要判断明年企业的盈亏状态，其实就是要分析今年企业的盈利是否会对明年它的盈亏带来一定的影响。也就是说，要判断不同年份之间的盈亏情况有无影响性，即盈亏情况是否是随机的。这样就可以通过游程检验来分析历史数据。如果历史数据是随机的，说明今年的盈利不会对明年企业的生产产生影响；反之，表明今年的盈利会对明年生产有影响。所以采用SPSS具体操作步骤如下。 打开数据文件6-3.sav，选择菜单栏中的【Analyze(分析)】 →【Nonparametric Tests(非参数检验)】→【Legacy Dialogs(旧对话框)】→【Runs Test(游程检验)】命令，弹出【Runs Test(游程检验)】对话框。其中“x”变量表示企业盈亏状态，“0”表示亏损，“1”表示盈利。 Step02：选择检验变量 在候选变量列表框中选择“x”变量作为检验变量，将其添加至【Test Variable List(检验变量列表)】列表框中。 Step03：确定断点 在【Cut point(割点)】选项组中取消勾选【Median(中位数)】复选框，勾选【Mean(均值)】复选框。 最后，单击【OK(确定)】按钮，操作完成。 首先“Test Value＝0.65”表示游程检验以0.65作为断点将原始数据分为两组。在过去20年中，企业亏损的年份数共有7年，而在剩下的13年里该企业都是盈利的。整个历史数据的游程数等于4。接着计算游程检验的Z统计量等于-2.843，相伴概率P值0.004显然小于显著性水平0.05。所以，认为企业盈亏历史数据并不是随机的，其中有一定的规律性。因此，今年企业的盈利会对明年企业的经营状况产生显著影响。 盈亏 Test Valuea .65 Cases Test Value 7 Cases = Test Value 13 Total Cases 20 Number of Runs 4 Z -2.843 Asymp. Sig. (2-tailed) .004 1.实例