SPSS 통계 이용방법 가이드: 21일차 - 시계열 분석 (Time Series Analysis)

SPSS 통계 이용방법 가이드: 21일차 - 시계열 분석 (Time Series Analysis)

**시계열 분석(Time Series Analysis)**은 시간이 흐름에 따라 변화하는 데이터를 분석하고, 이를 통해 미래를 예측하는 통계 기법입니다. 예를 들어, 주식 시장의 가격 변동, 날씨 변화, 판매량 데이터를 분석할 때 사용됩니다. 오늘은 SPSS에서 시계열 데이터를 다루고, 기초 분석부터 예측 모델(ARIMA) 구축까지 알아보겠습니다.

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1. 시계열 분석이란?

시계열 분석의 특징:

• 시간 의존성: 데이터가 시간 순서에 따라 수집됨.
• 패턴 분석: 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 주기(Cycle)를 탐지.
• 예측: 과거 데이터를 바탕으로 미래 값을 예측.

활용 사례:

1. 경제: 주식 시장 분석, 경제 지표 예측.
2. 비즈니스: 월별 매출 데이터 분석, 판매량 예측.
3. 기상: 날씨 변화 예측.

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2. SPSS에서 시계열 데이터 준비하기

A. 데이터 형식:

• 시간 단위별로 정렬된 데이터가 필요합니다(예: 월별 판매량, 일별 온도).
• 변수:
  • Time: 시간 단위 (예: 월, 일, 연도).
  • Value: 분석할 데이터 (예: 판매량, 온도).

B. 데이터 입력 예시:

Month Sales

Jan	120
Feb	135
Mar	150

SPSS에서는 Data View 창에서 데이터를 위와 같은 형식으로 입력합니다.

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3. SPSS에서 시계열 분석 실행하기

A. 기초 분석:

1. 시계열 탐색:
   • 메뉴에서 Analyze > Forecasting > Sequence Charts를 클릭합니다.
   • 시간 변수(Time)를 x축에, 분석 변수(Value)를 y축에 설정한 후 그래프를 생성합니다.
   • 결과: 데이터의 추세와 계절성을 시각적으로 확인합니다.
2. 시계열 분해(Time Series Decomposition):
   • Analyze > Forecasting > Seasonal Decomposition을 선택합니다.
   • Additive 또는 Multiplicative 모델을 선택해 데이터를 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 잔차(Residual)로 분해합니다.
   • 결과: 각 요소의 변화를 개별적으로 확인 가능.

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B. 예측 모델 구축: ARIMA

**ARIMA 모델(Autoregressive Integrated Moving Average)**은 시계열 데이터 예측에서 가장 널리 사용되는 기법입니다.

1. ARIMA 모델 실행:
   • 메뉴에서 Analyze > Forecasting > Create Models를 클릭합니다.
2. 변수 설정:
   • Dependent Variable에 예측할 데이터(Value)를 선택합니다.
   • Time: 시간 변수 설정.
3. 모형 자동 선택:
   • ARIMA 모형(P, D, Q)을 자동으로 설정하거나, 전문가 분석에 따라 수동으로 설정할 수 있습니다.
     • P: 자기회귀(AR) 차수.
     • D: 차분(Differencing) 차수(데이터를 안정화).
     • Q: 이동평균(MA) 차수.
4. 결과 확인:
   • 예측된 값(Forecasted Values)과 잔차를 확인합니다.
   • 예측 결과는 데이터 뷰에 새 변수로 저장됩니다.

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4. 시계열 분석 결과 해석하기

A. 데이터 패턴 분석:

• 추세: 데이터가 시간에 따라 증가하거나 감소하는 경향.
• 계절성: 특정 주기로 반복되는 패턴(예: 여름철 아이스크림 판매 증가).

B. ARIMA 모형 적합도:

• AIC (Akaike Information Criterion):
  • 값이 작을수록 모델의 적합도가 높음.
• 잔차 분석(Residual Analysis):
  • 잔차가 랜덤하게 분포하면 모델이 데이터를 잘 설명함.

C. 예측 결과 해석:

• 예측된 값(Forecasted Values)을 시각적으로 확인하여 미래 데이터의 경향성을 파악합니다.

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5. 시계열 분석 결과 시각화

A. 시계열 차트:

1. 메뉴에서 Graphs > Chart Builder를 클릭합니다.
2. Line Chart를 선택하고, x축에 시간(Time), y축에 데이터(Value)를 설정합니다.
3. "OK"를 클릭하면 데이터의 시간적 패턴을 확인할 수 있습니다.

B. 예측 차트:

• SPSS는 ARIMA 분석 결과를 기반으로 예측 값을 포함한 시계열 그래프를 자동 생성합니다.
  • 예측 구간(Confidence Interval)을 확인하여 예측의 신뢰도를 평가합니다.

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6. 시계열 분석 활용 사례

1) 경제:

• 주식 가격 데이터를 분석해 다음 주의 시장 동향 예측.
• GDP 성장률 예측.

2) 비즈니스:

• 월별 판매 데이터를 기반으로 다음 분기의 매출 예측.
• 특정 제품의 수요 계절성을 분석하여 재고 관리 최적화.

3) 기상:

• 과거 기온 데이터를 활용해 다음 주 기온 예측.
• 강수량 데이터를 기반으로 특정 계절의 날씨 패턴 분석.

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7. 오늘의 실습 목표

1. SPSS에서 시계열 데이터를 입력하고, 기본 시계열 분석을 실행하세요.
2. ARIMA 모델을 사용해 데이터를 예측하고, 적합도를 평가하세요.
3. 시계열 차트를 생성하여 데이터의 추세와 예측 결과를 시각적으로 표현하세요.

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8. 마무리

시계열 분석은 시간 데이터를 이해하고 미래를 예측하는 데 매우 강력한 도구입니다. 오늘 배운 내용을 활용해 데이터를 분석하고, 실질적인 의사결정에 적용해 보세요. 다음 22일차에서는 **혼합 효과 모형(Mixed Effects Model)**을 다룰 예정입니다.

궁금한 점이나 어려운 부분이 있다면 댓글로 남겨주세요! 😊 함께 해결하겠습니다.