SPSS趋势分析怎么做 SPSS趋势分析时间序列怎么做

品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

当我们想要对一系列有关时间变化的数据进行纵向的分析，推荐使用SPSS趋势分析的方法，这种方法可以应用于多类场景的数据分析，例如旅游景点的淡旺季客流量、农产品的四季变化产量等。本文以SPSS趋势分析怎么做，SPSS趋势分析时间序列怎么做这两个问题为例，给大家介绍一下SPSS趋势分析的相关知识。

一、SPSS趋势分析怎么做

趋势分析又称为时间序列分析，可以分析和预测某方面数据在线性时间段内的变化趋势，那么如何进行SPSS趋势分析的方法操作呢？首先我们要依据数据特点，判断数据是否有阶段性、季节性的变化特点，也就是依据时段而出现某种数值方面的递进变化，之后就可以将数据导入趋势分析的变量设置中。

1、由于香辣可口的味道，辣酱不仅是国内家喻户晓的美食调味剂和搭配料，还远销至世界各地，成为风靡全球的经典美食。下图就展示了某品牌辣酱的出口量数据，时间是从1992年至2002年的销售数据。

2、以辣酱1992年到2002年这十年的数据为例，我们想要预测辣酱后续的出口情况如何，这就需要用到SPSS序列分析进行数值预测。首先我们在SPSS数据模块进行日期的定义，根据案例数据，将起始年月输入为1992年1月，且时间单位是每月。

3、然后找到SPSS数据编辑窗口的分析模块，找到其中的时间序列预测，点击【创建传统模型】按键，这样就可以进入SPSS趋势分析的操作界面。

4、当进入时间序列建模器的操作界面，可以看到界面包含变量、统计、图、输出过滤、保存、选项这些方面。在变量的操作范畴，我们把辣酱出口量作为因变量，由此将其放入因变量的内容范畴，方法选择指数平滑法。

二、SPSS趋势分析时间序列怎么做

一般来讲，趋势分析的逻辑就是将时间作为默认的排序标准，也就是自变量的内容范畴，而趋势分析的数值结果作为预测数据发展的重要标准，并且观察数据是否具备阶段性、周期性、趋势性的变化特征，由此可以推测后续时间段的数值变化情况。

1、为了查看SPSS预测结果，我们选择拟合测量的R方和平稳R方以及拟合优度，然后选择勾选最后一行的“显示预测值”的选项，这就是对应SPSS序列分析的重要结果。

2、除了表格呈现的数值结果，我们还可以选择呈现用于比较模型的图，这样可以辅助研究者查看SPSS趋势分析的结果，也就是下图操作的，绘制序列图并显示实测值和预测值。

3、趋势分析的预测图可以显示后续时间段的数值变化情况，既然案例数据是1992年到2002年每月的出口情况，那么我们选择图片呈现到2003年12月的结果，也就是查看SPSS关于辣酱后续一年的出口情况是怎样的。

4、模型统计的结果显示，杨博克斯统计量值为222.808，显著性水平p值小于0.05，表示辣酱出口量存在阶段性、周期性的特性，这可能和辣酱的原料——辣椒的季节性生产有关系。

5、除了上述表格，我们还可以看一下趋势图的预测情况，代表2003年12个月的预测曲线和其他年份曲线一样，呈现出辣酱波动上升的出口量趋势。

三、小结

以上就是SPSS趋势分析怎么做，SPSS趋势分析时间序列怎么做的解答。当想要分析和预测数值阶段性的变化特征，推荐使用SPSS趋势分析的方法。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。