用spss做两个变量相关性分析时，存在强自相关怎么办

调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：1、区分变量的度量，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；2、注意定义不同的数据类型。
各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，现详细举例介绍如下：
1、单选题：答案只能有一个选项
例一、当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？
A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断
编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。
录入：录入选项对应值，如选C则录入3
2、多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数限定多选。
（1）方法一（二分法）：
例二、贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示考虑在内。
A月薪员工 B日薪员工 C钟点工
编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0” 未选，“1” 选。
录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。
（2）方法二（多重分类法）：
例三、你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：
1（ ） 2 （） 3（ ）
A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主
D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作
编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。
3、排序题： 对选项重要性进行排序
例四、您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用 ⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列）
第一位 第二位 第三位 第四位 第五位

编码：定义五个变量，分别可以代表第一位~第五位，每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格
录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。
4、开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分
例六 你的年龄（实岁）：______
编码：一个变量，不定义Value值
录入：即录入被调查者实际填入的数值。

5、开放性文字题：
如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。
二、问卷一般性分析
下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法， *** 作以版本spss130为例 ，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下
1、频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。
适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）
频数分析也是问卷分析中最常用的方法。
实现： Descriptive statistics……Frequencies
2、描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。
适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。
实现： Descriptive statistics……Descriptives，需要的统计量点击按钮Statistics…中选择
3、多重反应下的频次分析：
适用范围：多选题的二分法（例二）
实现：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。
4、交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题
适用范围：适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。
实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs
三、简单图形描述介绍
在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下
1、饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。
2、曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。
3、面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。
4、条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。
四、问卷深入分析
除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：
1、聚类分析
样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。
2、相关分析
相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。
其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法。
3、均值的比较与检验
（1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。
（2）T 检验：
独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。
如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后 工作效率是否提高。
4、回归分析
问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如，研究对某商品的消费受收入的影响程。

打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram
这里有几个参数：level=0,表示对原序列作图,1st difference=1表示对一阶差分作图,2nd表示对二阶差分作图,lags表示最大滞后阶数使用默认参数就可以有时候可能会出现near singular matrix的错误,你可以随意调整lags的取值,直到OK就行
搞定,看到两个图,autocorrelation自相关图,partical correlation偏自相关图,图上有显著性检验的临界值界线怎么用自相关图和偏自相关图分别判断ma和ar的滞后阶数,相信你是知道的吧
好了,假设你根据这两个图判断出的ma、ar滞后阶数分别是q=2,p=3
所以要建立的模型是ar(2)ma(3)
主窗口的工具栏里,注意是主窗口哦,点击quick-estimate equation,在里面输入x ar(1) ar(2) ma(1) ma(2) ma(3),其他参数默认,OK就可以看到基本的模型了,注意上面输入的变量之间是空格,没有分隔符号
如果p和q的取值不明确,可以多尝试几个p和q的可能组和,看看相关检验的显著性,关键比较结果中的AIC和sc,越小越好
麻烦的地方是：
要是你的序列不平稳,需要建立arima模型,这时就要看1st differece甚至2nd difference的图形
要是涉及12阶滞后自相关或偏自相关显著,就要动用sarima模型了,做起来容易,可不容易讲清楚啦
你只要求arma模型,估计是不需要用arima和sarima模型的吧

1 时序图显示,序列没有显著非平稳特征白噪声检验显示序列值彼此之间蕴涵着短期相关关系,为非白噪声序列 自相关图显示,除了延迟1~2阶的自
2 结合自相关图和偏自相关图暂定模型为MA(2) #模型口径确定

在SPSS中，您可以使用回归分析来进行内生性检验和效应检验。

首先，您需要准备好数据并将其导入SPSS。然后，打开“分析”菜单并选择“回归”>“线性”。在“线性回归”对话框中，在“因变量”框中选择您希望预测的变量，并在“自变量”框中选择您希望用作预测因子的变量。

接下来，您可以在“选项”选项卡中选择进行内生性检验的方法。SPSS提供了多种内生性检验方法，包括Hausman检验、Arellano-Bond检验和Baum-Schaffer-Stillman检验。您可以在“内生性检验”下拉菜单中选择您希望使用的方法。

如果您希望进行效应检验，则可以在“输出”选项卡中选择“效应检验”复选框。这将在输出中生成对效应的检验统计量和p值。

最后，单击“确定”按钮运行回归分析。SPSS将生成输出，其中包含内生性检验的结果和（如果选择了）效应检验的结果。

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