游程检验的目标

游程检验用于判断曲线是否系统性地偏离您的数据。仅当您输入单个 Y 值（无重复测量）或在“方法”选项卡的“重复测量”部分中选择仅拟合均值而非单个重复测量值时，游程检验才有效。如果您输入并分析了重复测量数据，请改用重复测量检验。

“连串”是指一组连续的数据点，这些点要么全部位于回归曲线上方，要么全部位于回归曲线下方。换言之，连串是指一组连续的数据点，其残差要么全部为正，要么全部为负。拟合曲线后，Prism 会统计实际连串数，并计算预测连串数（基于数据点数量）。游程检验将这两个数值进行比较。

“游程检验”的工作原理

如果数据点在回归曲线上下方随机分布，则可以计算预期连串数。如果曲线上方有 Na 个数据点，下方有 Nb 个数据点，则预期连串数等于 [(2NaNb)/(Na+Nb)]+1。

如果模型拟合数据效果不佳，数据点往往会聚集在曲线的同一侧。这意味着实际出现的连段数将少于根据样本量预测的数量，游程检验将产生较低的 P 值。

解读游程检验的 P 值

P 值回答了以下问题：

如果数据在曲线上下随机分布，观察到的连串次数少于（甚至更少于）本次分析中实际观察到的次数，其概率是多少？

如果游程检验报告的 P 值较低，则可推断该曲线未能很好地描述数据。问题可能在于部分误差不独立、异常值破坏了拟合效果，或者您选择了错误的模型。

请注意，P 值是单尾P值。如果观察到的连段数多于预期，P 值将大于 0.50。

基于全局拟合的游程检验

Prism 会针对每个数据集报告游程检验结果，但不会报告全局游程检验。Prism 的早期版本曾报告过全局游程检验，但尚不明确该结果是否具有实际意义。