按时间或空间顺序搜集的序列数据，各观察值间的序贯变异是否随机的，可用均方递差检验来作出推断。如后例中，每隔1小时用同一方法测定废水的含汞量，观察值的波动若是随机的，表明在此期间水中含汞量与测定方法都是稳定的;若是非随机的，表明水中含汞量或测定方法前后有了变化。检验序列随机性的其他方法参见条目“游程检验”、“时间序列”等。

均方递差检验的方法步骤如下：

(1) 按式(1)计算统计量C值，

式中s²为样本方差，s² D为递差均方，n为样本含量，i=1，2，…，n-1，(X_i+1-X_i)为序列中后一观察值与前一观察值之差，称为递差。由此可以看出本法的基本思想是：样本方差s²是总体方差σ²的估计值，若序贯变异是随机的，J. von Neuman等提出用s²_D 作σ2的估计值。因此，S²_D/s²＝1，则C=0。若C的观察值不为0，是否由于抽样误差所致，于是用均方递差检验作为推断。

(2) 求得C值后，按n查均方递差检验用C界值表得P值，按所取检验水准作出推断结论。

均方递差检验用C界值表

摘自 Zar JH： Biostatistical Analysis，p 549，Prentice-Hall，Inc.，1974

如n超出C界值表的范围，可按正态近似原理，由式(4)计算u值，查u界值表(单侧)得P值，作出推断结论。

上述近似公式，当检验水准a=0.05时，n≥10近似程度很好;而a=0.01时，须n≥100。

例 对某工厂废水每隔1小时测一次含汞量(mg/L)，连续11次，数据如下。问含汞量测得值的波动是否随机的。3.7 3.5 3.8 3.6 3.3 2.4 2.7 2.7 2.9 2.3 2.8

H₀：测得值的序贯变异是随机的，即含汞量前后无差别;

H₁：测得值的序贯变异不是随机的，即含汞量前后有差别。a=0.05。

本例n=11，∑X =33.7，∑X2=106.11。

今n=11，查C界值表得P<0.01，按α=0.05水准拒绝H0，接受H₁，故可认为该厂在此期间废水中含汞量测得值的波动不是随机的。若进一步作升降趋势检验，可看出此废水的含汞量测得值有下降趋势。是废水中含汞量本身有了变化，还是测定方法不稳定，宜再作具体分析。