随机序列在计算机科学的各个领域有着广泛的应用。尤其是密码学领域的应用对随机序列的随机性有着很高的要求。实际应用中的随机序列通常是由伪随机数生成器产生的。伪随机数生成器是一种确定性的算法，其生成的序列可能有一定的规律性，会导致安全漏洞。分析序列的随机性有理论测试和统计测试两类方法。由于提出合适的理论测试难度很大，因此通常我们使用统计测试的方法来分析序列的随机性。近年来计算机科学家提出了很多不同的随机性统计测试，其中常用的统计测试包括NIST（美国国家标准与技术研究院）发布的包含15个统计测试的测试包、Marsaglia发布的DIEHARD测试包和其他经典的测试等。这些测试关注二进制序列不同方面的随机性质，它们之间的关系成为了一个重要的研究课题。对于这一研究课题，Soto提出了两个尚未解决的问题，即这些测试之间的独立性和它们的覆盖范围。本文研究随机性统计测试，定义并编写程序计算统计测试之间的条件熵，从而研究它们之间的独立性关系和覆盖范围，回答了Soto提出的这两个问题。我们还对一些统计测试进行改编，在保留原有测试思想的基础上，使其适合测试较短的二进制序列。最后，我们对这些统计测试进行了评估，分析了评估结果，并提出了一个比NIST的测试包有更大覆盖范围的新测试包。