SPSS在游程检验中的

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。
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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。
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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。
SPSS在游程检验中的应用
6.4 SPSS
在游程检验中的应用
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。
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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。
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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。
6.4.3 实例图文分析：企业盈亏预测
6.4.2 游程检验的SPSS操作详解
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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。
Step03 ： 接着利用游程检验分析“ indicate” 变量的随机性。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。在候选变 量列表框中选择“ indicate” 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。
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。
Step04 ： 在【Cut point( 割点 )】选项组中取消勾选系统默认的 【Median(中位数)】复选框，勾选【Mean(均值)】复选框。
Step05：单击【Runs Test(游程检验)】对话框中的【OK】按钮， 完成操作。
3. 实例结果及分析
根据第二步操作，数据文件 6-5.sav 的“ indicate” 变量进行了 重新排列，形成了序列：
1111121111222111222222
这个序列是按照资产负债率的高低将企业类型“indicate”进 行重新排列得到的。下面表 6-9 是这组序列的游程检验结果。 游程检验的Z统计量值等于-2.384，概率P值0.017小于显著性水 平0.05，说明这组数据不是随机序列，数据的排序呈现一定的 规律性。因此，工业企业和商业企业的负债水平有显著性差异。
Step01：打开对话框
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。
盈亏 Test Valuea Cases < Test Value .65 7
Cases >= Test Value
Total Cases Number of Runs Z
13
20 4 -2.843
Asymp. Sig. (2-tailed)
.004
6.4.4 实例进阶分析：工业和商业企业 的负债水平
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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？
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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。
indicate Test Valuea Cases < Test Value Cases >= Test Value Total Cases Number of Runs 1.45 12 10 22
6
-2.384 .017
Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
1.实例内容 在我国的工业和商业企业中随机抽取22家企业进行资产负债率 行业差异分析，其1999年底的资产负债率（％）如下，请问两个 行业的负债水平是ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ有显著性差异？
工业企业
64
76
55
82
59
82
70
75
61
64
73
83
商业企业
77
80
80
65
93
91
84
91
84
86
2. 实例操作
要检验工业和商业企业的负债水平是否有差异，可以将两组 数据混合起来，同时用“1”表示数据来自工业企业，“2”表示 数据来自商业企业。接着将这些序列按照升序或降序重新排列。 这样可以得到由1和2构成的数列，如1221122。 如果两个行业的负债水平没有差异，它们的资产负债率按大 小应该是随机混合排列的，则构成的这组数列应该是随机的； 否则说明工业和商业企业的负债水平有一定的规律性，即两个 行业有一定的差异性。
Step04：完成操作
最后，单击【OK(确定)】按钮，操作完成。
3 .实例结果及分析
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。
SPSS具体操作步骤
Step01：打开数据文件6-4.sav，其中“fzl”变量表示企业的资产负债 率；“indicate”变量表示企业类型，“1”表示工业企业，“2”表示商 业企业。 Step02：选择菜单栏中的【Data(数据)】→【Sort Cases(排序个案)】 命令，弹出【Sort Cases(排序个案)】对话框。在候选变量列表框中 选择变量“fzl”，添加至【Sort by(排序依据)】列表框中。这步的目 的就是要按照企业负债率的高低对“indicate”变量重新排序。