IBM SPSS Statistics是一个帮助用户进行各类完整数据分析的工具软件，自问世以来就受到各界人士的青睐，同时在更新换代中深度优化了自身功能，不断为用户带来惊喜。

接下来就为大家简单介绍一下如何使用IBM SPSS Statistics的季节性分解对数据进行分析处理。

一、概述

1.季节性分解

在“分析”——“时间序列预测”中可以打开季节性分解的功能，最新版本SPSS 26中译为季节性分解，其他版本中有的被译为周期性分解。

周期性分解是将时间序列分解为周期性成分、组合趋势，以及循环成分和误差成分的一种方法，基本原理是比率移动平均值统计方法。

2.数据样本

以上图所示的数据样本为例，我们可以使用季节性分析对样本中的数据变量做出季节性的趋势分析。

二、操作步骤

1.定义日期和时间

在进行时间序列的预测分析之前，首先需要进行变量的日期和时间定义，否则是无法使用时间序列预测分析功能的。

点击“数据”——“定义日期和时间”，进入定义日期对话框。

本例中我们对年、月进行定义，数据样本中的日期是1989年1月到12月的数据，所以将日期就定义为1989年1-12月。

大家在执行这一步时要注意观察自己的数据样本的时间范围，完成后点击确定。

2.季节性分解设置

接下来就可以根据图1所示的方法打开季节性分解对话框了，如果没有进行时间定义，这个对话框是打不开的哦。

在变量窗口中添加待分析的变量，我们将女装销售数据作为被分析变量添加进来。

模型类型选择乘法类型，表示将周期性成分与经过调整的周期性序列相乘；移动平均值权重选择“结束点按0.5加权”，这类方法适用于周期性是偶数的情况，如果是奇数，则应选择“所有点相等”。

勾选“显示个案列表”，SPSS会为用户输出每个观测量的分析结果。

3.保存设置

在保存对话框中，可以设置创建变量的方法，有三种方法，我们选择第一种，添加至文件，就会在日志中输出一些新的变量。

4.分析结果

分析完成后，我们可以根据结果列表进行近一步的分析讨论。上图是分析结果中的周期性分解表格，从中我们可以看到各类因子的变化趋势，根据季节因子的大小可以判断对总体影响较大的个别时间变量：1989年12月的女装销售对季节性分解的影响最大。

根据其他表格数据，还可以进行更多更全面的分析，这里不做赘述。

三、小结

这就是我们要分享的关于使用SPSS季节性分解操作的基本思路和操作方法了，希望可以对大家有所帮助。

更多软件资讯和案例分析欢迎进入IBM SPSS Statistics中文网站查看。

作者：参商