spss做时间序列预测为什么是直线
可能是丢失了漂移项(drift)，因为原本的序列的非平稳的，需要经过差分变成平稳时间序列然后再进行参数估计，那么很有可能漂移项在预测的时候没有加上去。
怎么用spss做交叉相关分析呢
crrosscorrelation,交叉相关分析，或者叫互相关分析，也有叫错位相关分析。一般为时间序列，两列数据有时差，根据时差进行错位移动，可找出两列数据的最大相关系数。
步骤，我的是汉化版的spss，分析(analysis)——预测（T）——互相关图（R），出现交叉相关性对话框——选项，选择延迟数（这是后面数据分析的范围）。
这个数目根据你数据的周期选择，可能刚开始可以选大点，再根据结果选小一点范围，保证覆盖最大相关系数，但范围不用太大就可以了。
数据选择太大，对真实结果有影响。
我第一次选整个周期，最大相关系数较小，后面选择50，最大相关系数出现在第33（即第二列数据滞后第一列数据33位），r2=0.878,应该为真实值。注：我也是小白，网上查了好多资料，感觉这个方法比较可靠，还请大神指点。
量表怎么用spss分析
用SPSS分析的问卷必须是李克特五级量表或七级量表，建议小白设计五级单因素的量表，问卷数据收集完成后，首先要剔除无效问卷，在保证数据的准确性。分析步骤如下：
一. 录入问题及数据
在变量视图界面内输入问题及设置值，一般设置值为1非常不同意，2不同意，3不一定，4同意，5非常同意，同理输完一篇问卷即可。
二. 描述性分析
描述性分析主要是对被调查者的基本信息进行描述，如性别、学历、年龄、工作年限、居住地，这类问题一般放置在一份问卷的开头，主要对问卷的均值、标准差进行分析，均值相同时，比较标准差，标准差越小，表示越稳定。
二. 信度分析
信度分析主要是通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠，问卷题目之间是否具有良好的相关性进行分析，被调查者的答案是否存在矛盾，是否可靠等等。
先说一下问卷的设计。
实证分析的论文中比较简单的模型是：研究对象的自变量会影响研究对象的因变量，一般能够找出四五个影响因素设计为自变量，每一个影响因素可以设计3~7个问题进行调查。
在进行可靠性分析的时候，可以对每一个影响因素的题目数分析一次，看是否每一个自变量的设计的问题都具有较好的信度。
三. 效度分析和因子分析
效度分析是检验问卷题目与研究目的是否相一致即不能研究顾客对某产品的满意度，问卷设计的问题是调查某产品的市场覆盖率，通常分为内容效度和结构效度：
内容效度是指题项与所测变量的适合性和逻辑相符性；
结构效度是指题目衡量所测变量的能力。
实证分析一般着重分析结构效度，可以通过进行探索性因素分析检验来证明量表的结构有效性。
四. 相关分析
相关性分析一般是用来简单的分析数据之间的相关性关系，用来研究的是连续性的数值变量或者量表的数据，只能分析出来每两个变量之间的相关性关系。一般是用于在回归分析之前，用于对于数据进行一个简单的相关性探讨，回归分析说明的是数据之间的因果关系。
在进行相关分析前首先要取各个因子的平均值，得出因子的维度平均值后进行相关分析。
五. 回归分析
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系，这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析需要看的图有模型摘要图、ANOVA、系数图等等。
相关性分析是检验自变量与因变量之间是否具有相关性，回归分析则说明了自变量对因变量是否具有显著性影响。
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