解释游程检验的所有统计量

请查找定义和解释指导，了解随游程检验提供的每个统计量。

N

样本数量 (N) 是样本中的观测值总数。样本数量会影响预期的游程数和 p 值。

K 是比较标准的值。默认情况下，K 是样本数据的均值。但是，您还可以指定其他值（如中位数）。Minitab 使用 K 来计算观测到的游程数。

大于 K 的观测值个数是大于比较标准值（默认情况下为均值）的观测值个数。小于 K 的观测值个数是小于或等于比较标准的观测值个数。Minitab 使用这些值计算 p 值。

原假设和备择假设是针对数据顺序的互斥声明。假设检验使用样本数据来确定是否要否定原假设。

观测到的游程数是高于或低于比较标准 K 的观测值组的数量。中心线表示 K。此示例包含五个游程。

期望的游程数是随机序列中游程抽样分布的均值。如果观测到的游程数明显大于或小于期望的游程数，有可能说明数据不采用随机顺序。要确定数据的顺序是否随机，请将 p 值与显著性水平进行比较。

P 值是一个概率，用来度量否定原假设的证据。概率越低，否定原假设的证据越充分。

使用 p 值可以确定数据的顺序是否随机。

要确定数据的顺序是否随机，请将 p 值与显著性水平进行比较。通常，显著性水平（用 α 或 alpha 表示）为 0.05 即可。显著性水平 0.05 表示得出数据顺序不随机（但实际上随机）的结论的风险为 5%。

P 值 ≤ α：数据的顺序不随机（否定 H₀）: 如果 p 值小于或等于显著性水平，则所做的决定为否定原假设并得出数据顺序不随机的结论。
P 值 > α：无法得出数据的顺序不随机的结论（无法否定 H₀）: 如果 p 值大于显著性水平，则所做的决定为无法否定原假设。您的证据不足，无法得出数据顺序不随机的结论。