SPSS 命令: SPSS CREATE
创建时间序列：差分、滞后与平滑
CREATE 用时间序列函数从已有序列生成新序列：用差分去除趋势，用滞后或超前对齐预测变量，或用移动平均、T4253H 平滑显示潜在走势。
免费 · 无需注册 · 文件留在本机 · 更新于 2026年10月18日
能告诉你什么
Crosstabs 提供九种 SPSS CREATE 函数，可预览结果并下载为 CSV，不会修改你的文件。
- 序列经过差分、平滑、滞后或累积后的样子，并与原始序列并排显示。
- 该函数在序列开头或结尾损失了多少个值。
- 用于报告波动较大的追踪数据的平滑趋势线（移动平均、移动中位数或 T4253H）。
适用场景
适合使用
- 回归、AREG 或 FIT 分析需要滞后或差分变量。
- 月度追踪数据波动大，想在图表中使用 3 个月移动平均或稳健平滑线。
- 想计算同比变化：周期性为 12 的 1 阶季节性差分。
改用其他方法
- 希望新变量直接加入已打开的数据集：这里的 CREATE 只生成预览和 CSV，不会新增列。
- 想填补缺失值：使用“替换缺失值”，或时间轴中的线性插值选项。
- 需要基于模型的趋势或季节调整：使用季节分解或指数平滑。
在 Crosstabs 中如何操作
- 01
打开创建时间序列
在“统计”模式下，从“预测”组中选择“创建时间序列”（CREATE）。
- 02
定义时间轴
把受访者行分组为各期，或把每行作为一个时间点。“季节性差分”使用这里设置的周期性。
- 03
选择序列和函数
选择“序列”和“函数”：差分、季节性差分、中心移动平均、前移动平均、移动中位数、累积和、滞后、超前或平滑（T4253H）。
- 04
设置阶数或跨度
差分、滞后和超前需要设置“阶数”；移动平均和移动中位数需要设置“跨度”。累积和与 T4253H 都不需要。
- 05
运行、预览并下载
点击“运行”查看预览表和图表，然后用“下载新序列（CSV）”保存全部数值；新序列按 SPSS 风格命名，例如 sales_ma3。
计算示例
以下结果由 Crosstabs 引擎在构建本页时根据模拟数据实际计算得出，并非手工填写。
数据
48 个模拟月度数据（2022 年 1 月至 2025 年 12 月），为某品牌追踪指标的百分比：起点 40，每月上升 0.25 个百分点，叠加 12 月最高、7 月最低的固定季节模式，以及由固定随机种子生成的正态噪声（标准差 1.1），每次构建得到相同序列。
| 时间点 | awareness | awareness_ma3 | awareness_sdiff1 | awareness_t4253h |
|---|---|---|---|---|
| 2022-01 | 41.8 | — | — | 41.55 |
| 2022-02 | 39.7 | 40.60 | — | 40.78 |
| 2022-03 | 40.3 | 40.53 | — | 40.16 |
| 2022-12 | 47.1 | 45.27 | — | 44.66 |
| 2023-01 | 44.5 | 44.80 | 2.70 | 44.63 |
| 2023-02 | 42.8 | 43.87 | 3.10 | 44.40 |
每个新建列分别对应面板的一次运行（跨度 3 的中心移动平均、1 阶季节性差分、T4253H）。— 表示缺失值。
结果解读
中心移动平均在两端各缺一个值，共 46 个值；12 个月的季节性差分丢掉第一年，保留 36 个值，其平均值 2.95 个百分点即平均同比变化，按构造约为 12 × 0.25 = 3。T4253H 在每个时间点都给出稳健平滑值（共 48 个）。
输出表格说明
- 已创建序列（预览）
- 时间点、原始值和新值。超过 24 个时间点的序列只显示前 12 个和后 12 个；CSV 包含全部数值。空白单元格表示函数需要序列之外的值。
- 原始序列和新建序列
- 在同一时间轴上显示原始序列和新序列的折线图。
前提假设与注意事项
- 时间点等间隔；函数窗口内若有缺失输入，对应输出为缺失，但累积和会越过缺失值继续累加。
- 季节性差分要求周期性不小于 2。
- 中心移动平均使用偶数跨度时，按 SPSS 的方式取相邻两个窗口的平均来居中。
结果如何验证
十二种函数设置（累积和、一阶与二阶差分、12 期季节性差分、滞后 2、超前 3、跨度 5 和 4 的中心移动平均、跨度 3 的前移动平均、跨度 5 和 4 的移动中位数，以及 T4253H）与 numpy、pandas 滚动计算对照，误差在 1e-11 以内；T4253H 与按 SPSS 手册描述独立编写的 Python 实现对照。 验证证据（英文）
常见问题
新序列会加入我的数据吗？
不会。与 SPSS CREATE 不同，面板不会新增列：它只预览新序列，并提供 CSV 供你在需要时合并回数据。
T4253H 是什么？
一种稳健的复合平滑：依次做跨度 4、2、5、3 的移动中位数，再做 Hanning 移动平均，然后对残差重复一次并加回。它比移动平均更不易受离群值影响。
选中心移动平均还是前移动平均？
中心移动平均使用两侧的值，适合展示历史走势。前移动平均只使用较早的值，因此可作为简单的预测值或预测变量。
如何计算同比变化？
在第 1 步把“周期性”设为 12（季度数据设为 4），再选择 1 阶“季节性差分”。每个值等于本期减去上一年同期。
相关过程
用你自己的数据运行创建时间序列
打开 .sav、CSV 或 Excel 文件。所有计算都在浏览器中完成，文件不会离开你的设备。
SPSS 是 IBM Corp. 的商标。Crosstabs 与 IBM 无关联，也未获得 IBM 认可。