Durbin-Watson检验：独立性判断的精确度与P值的启示
在统计分析中，Durbin-Watson (DW) 检验是一个常用工具，用于评估线性回归模型残差间的独立性。通常，经验法则建议DW统计量接近2时，可以粗略地认为观测值之间独立。然而，这个“粗略”判断并非铁律，特别是在有了P值这一新信息后，我们的判断需要更为严谨。
SPSS时代，Durbin-Watson检验的输出通常只有DW统计量，其范围在0-4之间，接近2意味着独立性较强。然而，JASP统计软件的革新让我们得以在评估时引入了P值这一更为精确的指标。当P值大于0.05时，我们没有足够的证据推断存在自相关性，从而满足独立性假设。反之，如DW值为1.586且P值为0.031，虽然DW接近2，但P值小于0.05，意味着存在自相关，这与DW的初步判断产生了矛盾，这正是Durbin-Watson检验的局限性所在，它只考虑了相邻观测值的关联，对数据录入顺序敏感。
值得注意的是，观测值的独立性并非孤立的概念，它受研究设计的影响。如果研究设计确保了观测值间没有直接交互，Durbin-Watson检验可能并非必需，直接确认独立性假设也未尝不可。然而，在实际应用中，我们需要权衡精确度与判断的主观性，特别是在面对P值这样的量化证据时。
尽管JASP为我们提供了更多工具，如单样本t检验、配对样本t检验、效应量计算等，但每项检验都有其适用范围和局限性。Durbin-Watson检验的争议提醒我们，数据处理和解释时，不仅要理解每个检验的原理，还要充分考虑数据的特性和研究背景，以做出最符合实际情况的判断。
总的来说，Durbin-Watson检验是独立性检验的一个重要工具，但它并非万能，尤其是在面对P值时，我们需要结合其他信息，如研究设计和专业知识，来做出更准确的判断。统计分析的旅程中，精确性与灵活性并存，这正是JASP等新工具为我们带来的启示。