① 如何用SPSS做logistic人口预测
自变量为男性、女性数量，因变量是人口总数，通过历年数据建立回归方程，然后带入男女数量，求得人口总数，这就是预测
但是，你的研究有一个致命的问题，男女数量加起来就等于人口总数，回归方程没有意义，因为两个加和就是你要的人口总数，这个傻子都知道。所以你现在的任务是找到别的自变量
② spss在哪些领域体现其预测价值
医疗领域、社会科学领域等。
1、医疗领域的专家可以使用SPSS进行数据分析，以了解疾病的发生和发展趋势。通过分析病例数据和人口统计学数据，SPSS可以帮助医疗专家制定更加有效的治疗方案和预防措施，提高患者的生活质量和医疗保健效果。
2、社会科学领域的学者可以使用SPSS进行数据分析，以了解社会现象和趋势。通过分析调查数据和历史数据，SPSS可以帮助学者评估社会问题、预测社会变化和政策效果等，为政府和社会组织提供决策支持。
③ SPSS-数据分析之时间序列分析
当数据与时间息息相关，常具有周期性的变化规律，此时，时间序列分析是一个很好的发现分析及预测其发展变化的统计方法，接下来简要分享统计分析软件SPSS中时间序列分析的操作。
问：什么是时间序列？
答：时间序列是时间间隔不变的情况下收集的不同时间点数据集合。
问：那时间序列分析又是什么？
答：时间序列分析是通过研究历史数据的发展变化规律来预测事物的未来发展的统计学方法。公司营业额、销售额，人口数量，股票等方面的变化预测皆可通过此统计方法。
SPSS中的操作
首先，对数据进行 预处理：
1.查看数据是否有缺失，若有，不便后续处理，则需进行替换缺失值。
转换→替换缺失值→选择新变量→输入新变量名称、选择替换缺失值方法。
2.定义日期
数据→定义日期和时间
3.平稳性检验（平稳性指的是期望不变，方差恒定，协方差不随时间改变）
检验方法：时序图检验、自相关图检验等。可通过创建时间序列实现数据的平稳化
转换→创建时间序列
结果（例：运行中位数——跨度为1，则等于原数据）
数据预处理后对数据进行分析研究——序列图、谱分析、自相关等。
1.序列图：分析→时间序列预测→序列图→根据需要选择变量、时间轴标签等。
结果（例）：可观察数据的大致波动情况。
2.谱分析：分析→时间序列预测→谱分析→根据需要选择变量、图表。
结果（例）
对于周期变化的数据，主要用于侦测系统隐含的周期或者节律行为；
对于非周期的数据，主要用于揭示系统演化过程的自相关特征。
3.自相关：分析→时间序列预测→自相关→选择变量及其他。
结果：
解读：直条高低代表自相关系数的大小，横轴1-16代表自相关的阶数，上下线之间是不具有统计学意义的，偏自相关是去除自相关系数的关联性传递性之后，用偏自相关系数考察剩余的相关性是否还存在。
关于SPSS时间序列分析的简要介绍就结束啦！
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文 | FM