熟练使用SPSS进行时间序列分析
来源：华拓网
熟练使用SPSS进行时间序列分析 试验内容: [试验] [例] 连续4周（每周5个工作日）测定某无菌操作室空气中的细菌含量（×103/M3）资料如下表所示，试绘制时间序列图，看是否存在周期性变动趋势。 表1 无菌操作室空气中的细菌含量 时间 第1天 第2天 第3天 第4天 第5天 第一周 3.7 4.0 11.5 7.5 3.8 第二周 3.0 6.6 12.7 5.9 2.0 第三周 4.4 4.9 10.8 5.6 4.1 第四周 3.2 4.8 10.9 5.8 6.0 [试验步骤] 1.、激活数据管理窗口，定义变量名为DATA，然后按时间顺序从第一周第1天起将观察数据依次输入数据区域。 图1 数据输入界面 2.在Graphs菜单的Time Series项中，选择Autocorrelations（自相关时间序列图）。
图2 选择分析工具
3.在弹出的Autocorrelations对话框中，选左侧变量列表中的data点击按钮使之进入Variable框。在Display栏选 Autocorrelations项，要求仅绘制自动相关的时间序列图。
图3 选择变量进入右侧的分析列表
4.点击Options钮，弹出 “Autocorrelations:Options”对话框，在Maximum Number of Lags处输入5，表示时间序列阶段为每5天一个周期，点击Continue钮返回Autocorrelations对话框，再点击OK钮即完成。
图4 设置分析参数
5.结果显示和说明。
图5 结果显示
在时间序列图中，用户可根据相关系数的大小来判断序列模型的变动趋势。一般地说，相关系数为0或为<0，则前后序列或相邻序列的变动趋势保持原状；当最大的正相关系数出现在最后一个时点之前的任一时点时，表明趋势变动，完
整地说是后面的或相邻变量的序列较前面的或相邻前面变量的序列延迟，前面的或相邻前面变量的序列超前的时点即在最大正相关系数所在的时点。
在本试验中，一个时间序列为5个时点段，结果图显示最大正相关系数位于最后一个时点，故表明前后时间序列稳定，即具有周期性。
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