JASP统计软件可提供Durbin-Watson检验的显著性P值

关于线性回归残差独立性的基本条件，以往使用SPSS做线性回归时，SPSS输出的Durbin-Watson检验只有DW统计量，为了方便做出判断，通常认为，Durbin-Watson检验值分布在0-4之间，越接近2，观测值相互独立的可能性越大。

有的文章指出，DW在1-3之间也可粗略判断为满足独立性条件。

最近在用JASP统计软件时，发现一个惊喜（也是一种沮丧），JASP统计软件在提供DW统计量的同时，还给出Durbin-Watson检验的显著性P值。

惊喜的是，我们可以利用P值来判断是否满足独立性条件。当P值＞0.05时，可认为没有证据表明存在自相关性（接受自相关系数为零的假设），因此认为是满足独立性要求。

沮丧的是，有了P值有些时候反而没办法“过份主观”和“粗略估计”了，比如上面这个结果，DW=1.586，P值=0.031＜0.05。

如果是在SPSS中只有DW1.586，我们可以任性一些说靠近2，认为满足独立性条件。但是现在有了这个P值，而且是P值＜0.05，认为自相关系数不为0，存在自相关性，这和DW的“粗略估计”结果是矛盾的。

关于这个结果的解读，欢迎统计专家给予明确指正。

这里要强调一下，Durbin-Watson检验是有缺点的，它仅适用于对邻近观测值相关性的检验，如果我们打乱数据录入的顺序，Durbin-Watson检验结果就会改变，因此，我们需要慎重对待Durbin-Watson检验的结果。

医咖会文章指出，观测值是否相互独立与研究设计有关。如果研究者确信观测值不会相互影响，我们甚至可以不进行Durbin-Watson检验，直接认定研究满足独立性假设。

本文完

文/图=数据小兵

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