Descomposición estacional
El procedimiento Descomposición estacional descompone una serie en sus componentes estacionales, un componente de ciclo y tendencia combinado, así como un componente de "error". El procedimiento es una implementación del método del censo I (Census Method I), también conocido como el método de la razón sobre la media móvil.
Ejemplo. Un científico está interesado en analizar mensualmente las mediciones del nivel de ozono en una estación meteorológica particular. El objetivo es determinar si hay alguna tendencia en los datos. A fin de descubrir la tendencia real, el científico primero necesita tener en cuenta la variación de las lecturas debido a efectos estacionales. El procedimiento Descomposición estacional puede utilizarse para eliminar cualquier variación estacional sistemática. A continuación, se realiza el análisis de tendencia en una serie corregida estacionalmente.
Estadísticos. El conjunto de factores estacionales.
Descomposición estacional: Consideraciones sobre los datos
Datos. Las variables deben ser numéricas.
Supuestos. Las variables no deben contener datos perdidos incrustados. Debe definirse al menos un componente de fecha periódico. Para obtener instrucciones acerca del tratamiento de datos perdidos, consulte el tema sobre sustitución de valores perdidos Para definir un componente de fecha periódico, consulte el tema definición de fechas.
Estimación de los factores estacionales
Esta característica requiere SPSS Statistics Professional Edition o la opción Previsiones.
- Seleccione en los menús:
- Seleccione una o más variables de la lista disponible y muévalas a la lista de variables. Observe que la lista sólo incluye variables numéricas.
Tipo de modelo. El procedimiento Descomposición estacional ofrece dos métodos diferentes para modelar los factores estacionales: multiplicativo o aditivo.
- Multiplicativo. El componente estacional es un factor por el que se multiplica la serie corregida estacionalmente para dar lugar a la serie original. En la práctica, componentes estacionales proporcionales al nivel general de la serie. Las observaciones sin variación estacional tendrán un componente estacional de 1.
- Aditivo. Las correcciones estacionales se añaden a la serie corregida estacionalmente para obtener los valores observados. Estas correcciones pretenden eliminar de la serie el efecto estacional, para poder estudiar otras características de interés que puedan estar "enmascaradas" por el componente estacional. En la práctica, los componentes estacionales no dependen del nivel general de la serie. Las observaciones sin variación estacional tendrán un componente estacional de 0.
Ponderación de la media móvil. Las opciones de Ponderación de la media móvil permiten especificar la manera de tratar la serie al calcular las medias móviles. Estas opciones sólo están disponibles si la periodicidad de la serie es par. Si la periodicidad es impar, todos los puntos son ponderados por igual.
- Todos los puntos iguales . Las medias móviles se calculan con una amplitud igual a la periodicidad y con todos los puntos ponderados igualmente. Si la periodicidad es impar, siempre se utiliza este método.
- Puntos finales ponderados por 0,5. Las medias móviles de las series con una periodicidad par se calculan con una duración igual a la periodicidad más 1, y con los puntos finales de la duración ponderados por 0,5.
Si lo desea, puede:
- Pulsar en Guardar para especificar el modo en que las nuevas variables deberían guardarse.
Este procedimiento pega la sintaxis del comando SEASON.