9.1、SPSS时间序列的预处理—零基础入门教程

SPSS时间序列的预处理

一、替换缺失值

如果要进行时间序列分析的数据中存在缺失值，如果采取直接删除的方法来解决，序列开头和末尾的缺失值可能不会引发特殊的问题，只会缩短序列的有效长度，但是序列中间的缺失值则可能导致原有时间序 列周期性发生错位，无法得到正确的分析结果，所以采用替换缺失值过程，对缺失值进行替换，依次单击“转换” →“ 替换缺失值” ，弹出“ 替换缺失值”对话框，如下图所示，各项含义如下。

●    新变量列表：将左侧变量列表中选取需要修补缺失值的变量选入其中。

●    名称和方法：设置名称和方法。

➢   名称：指定新变量的名称。

➢   方法：指定替换缺失值的方法，有5个选项。

✧   序列平均值：整个序列的均数来替换缺失值，系统默认。

✧   邻近点的平均值：用相邻若干个点的有效值的均数替换缺失值，在附（邻）近点的跨度中数后框中输入相邻点数的个数，系统默认为2 ，若勾选全部，则使用全部序列。

✧   邻近点的中位数：用相邻若干个点的有效值的中位数替换缺失值，在附（邻）近点的跨度中数后框中输入相邻点数的个数，系统默认为2 ，若勾选全部，则使用全部序列。

✧   线性插值：用相邻两点的均值来替换缺失值，若时间序列的最前或最后数据有缺失值，则缺失值不能被替换。

✧   邻近点的线性趋势：将记录号作为自变量，时间序列值作为因变量进行回归，求得该点的预测值。设置完成后，单击按钮，完成对该变量缺失值替换名称和方法的修改。

二、定义时间变量

在SPSS时间序列分析时，只有用户定义了时间变量，系统才能识别指定序列的时间变量，确保输出标示的正确性。

1 ．参数设置

打开数据文件，依次单击“数据” →“ 定义日期” ，弹出“ 定义日期”对话框，如下图所示，各项含义如下。

●    “个案为”列表框：给出了多种时间格式，有“年份” 、“年份季度”等。

●    “第一个个案为”栏：定义起始日期值，该值作为第一个观测量，之后的观测量根据时间间隔自动生成。

●    当前日期：显示定义的起始日期值。

2 ．定义时间变量的SPSS实现

（1）打开“data   16-01”数据文件，在“个案为”列表框选择“年度季度月份” ，在“第一个个案为”栏可见“年” 、“季度”和“ 月份” ，系统默认 为“ 1900” 、“ 1” 、“ 1” ，右边的“更高级别的周期性”可见“季度” 的默认周期为4, “ 月份” 的默认周期为12 ，如下图所示。

（2）此处将年改成“ 1978” ，月份改为“2” ，按按钮，定义完日期，在数据窗口就可以看到起始日期定义为1978年第1季度第2月份，如下图所示。

（3）当再次打开“ 定义日期”对话框，可以看见“ 当前日期”栏中显示了“年份（1978）季度（1;4）月份（2;12）ℽ , 如上图所示。

三、 建立时间序列新变量

许多时间序列分析方法都是建立在序列满足平稳性的条件上的，判断序列是否平稳有以下2个判断标准。

（1）均值和方差不随时间的变化而变化。

（2） 自相关系数只与时间间隔有关，与所处的时刻无关。

所有在时间序列分析之前要先检验序列的平稳性，把不平稳的序列变成平稳的序列。判断时间序列的平稳性，我们可以借助图形，如序列图、 自相关图等，以此为参考通过SPSS中创建时间序列过程完成序列的平稳化。

1 ．参数设置

（1）打开数据文件，选择“转换” →“创建时间序列” ，弹出“创建时间序列”对话框，如下图所示，各项含义如下。

●    变量-＞新名称列表：将左侧变量列表中的一个数值型变量选入其中。在列表中新名称等号左边是默认的新变量名，等号右边表示的是函数下拉列表中选择的转换函数，括号中是选中的需要转换的变量。

●    名称和函数栏

➢   名称：用来指定新变量的名称，出现的是系统默认的新变量名。

➢   函数下拉列表中，共有9种转换方法。

✧   差值：计算变量连续值之间的非季节差值，在顺序输入框中输入数值，指定差值的阶数，系统默认为1 。计算差值会损失数据，如果阶数为n，则新变量的前n值用缺失值表示。

✧   季节性差分：计算季节性差分，间距取决于当前定 义的时间周期，没有定义时间周期的序列不能做季节性差分，在顺序输入框中输入数值，指定差分的阶数，系统默认为1 ，如果阶数为n    ，则新变量的前（周期*n ）个值用缺失值表示。

✧   中心移动平均值：计算以当前值为中心，在指定跨度范围内的均值。在跨度输入框中输入数值，指定计算均值的级数，如果跨度为偶数，则把当前值乘以2加上前后各跨度/2个数的和，再除以（跨度+2）得到均值；如果跨度为奇数，则当前值加上前后各（跨度-1）/2个数的和，再除以跨度得到均值。对于序列最初和最后的几个记录，该方法无法 计算均值，如跨度为5 ，则最初和最后各2个记录为缺失值。

✧   先前移移动平均值：计算当前值之前的跨度平均值，在跨度输入框中输入数值，系统默认为1。

✧   运行中位数：计算以当前值为中心，计算跨度范围内的中位数，在跨度输入框中输入数值，系统默认 为1 ，跨度去奇数或偶数时算法与中心移动平均值一样。

✧   累计求和：表示以原时间序列的累计和作为新序列。

✧   延迟：在顺序输入框中输入数值n，系统默认为1，当前值取之前第n个观测的值。

✧   提前：在顺序输入框中输入数值n，系统默认为1 ，当前值取之后第n个观测的值。

✧   平滑：可以计算原始序列的T4253H平滑序列。

（2）名称和函数都修改完后，单击按钮，完成对需要转换的变量的设置。

2 ．建立时间序列新变量的SPSS实现

实例一：“data16-01.sav”数据文件是1978年到2007年全国农村居民家庭人均纯收入的资料，如下图所示，现要求对这个时间序列进行建立时间序列新变量。

数据文件：数据文件\Chapter16\data16-01.sav

视频文件：视频文件\Chapter16\时间序列的预处理. avi

（1）打开“data16-01.sav”数据文件，选择“转换” →“创建时间序 列” ，弹出“创建时间序列”对话框。

（2）将“年份”变量通过按钮选入右边的“变量-＞新名称列表”，其他为系统默认。

（3）完成所有设置后，单击腿按钮执行命令。

3 ．结果分析

从下表可以看出新变量的名称，第一个非缺失值观测号，最后一个非缺失值观测号，有效个案数，创建新序列使用的函数。

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