游程检验的目标

游程检验用于检验曲线是否系统性地偏离您的数据。只有当您输入的是单个 Y 值（无重复测量）或选择仅拟合均值而非单个重复测量值时（在“方法”选项卡的“重复测量”部分），游程检验才有效。如果您输入并分析的是重复测量数据，请改用重复检验。

所谓“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，连贯序列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 会统计实际的连贯序列数量，并计算预测的连贯序列数量（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方和下方随机分布，则可以计算出预期连串数。如果曲线上方有 Na 个数据点，下方有 Nb 个数据点，则预期出现的连串数等于 [(2NaNb)/(Na+Nb)]+1。

如果模型与数据的拟合效果不佳，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：

如果数据在曲线上方和下方随机分布，观察到的连段数与本分析中实际观察到的数量一样少（甚至更少）的概率是多少？

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、异常值干扰了拟合，或者您选择了错误的模型。

请注意，P值是单尾的。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结果。Prism 的早期版本曾报告过全局游程检验，但尚不清楚该结果是否具有实际意义。