Un método: hacer un análisis espectral (esto puede hacerse en el procedimiento de espectros SAS, por ejemplo). También puede examinar las autocorrelaciones rezagadas. (Warner, 1998, Análisis espectral para datos de series temporales, Guilford.)
Si los datos son aleatorios, entonces el espectro de potencia debería tener (al menos aproximadamente) potencia uniforme en todas las frecuencias (es decir, los datos deberían ser ‘ruido blanco’).
Las autocorrelaciones retrasadas deben estar cerca de cero para todos los retrasos de tiempo.
Si uso un llamado generador de números aleatorios para generar puntajes para las variables X e Y, esperaría una correlación cercana a cero entre X e Y.
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En realidad, es bastante difícil generar números que sean realmente aleatorios y los generadores de números aleatorios en programas como SPSS no generan números que considero lo suficientemente cercanos como aleatorios.
Aquí está la mejor fuente de números aleatorios que he encontrado: proporcionan números para errores de medición en lugar de una función determinista con una semilla: