在SPSS中生成分差数据通常涉及进行时间序列分析中的差分操作，以使非平稳数据变得更加平稳。以下是具体的步骤：

1. **理解差分的概念**：差分是指将时间序列中每一个数据点与其前一个数据点的差值作为新的数据系列。这通常用于消除趋势和季节性，使数据更加平稳。

2. **准备数据**：确保你有一个时间序列的定量变量数据。这个数据系列应该是按照时间顺序排列的，例如年度或月度数据点。

3. **进行一阶差分**：选择“转换”菜单下的“计算变量”选项，创建一个新的目标变量。在数字表达式中输入适当的公式来进行一阶差分，如`(t2-t1)`，其中`t2`是当前时点的数值，`t1`是前一时点的数值。

4. **进行高阶差分**：如果需要进行二阶或更高阶的差分，可以重复上述步骤，只是在数字表达式中使用相应的差分逻辑，比如`(t4-t3)`来表示二阶差分，其中`t4`是一阶差分后的数值，`t3`是原始数据的前一时点数值。

5. **分析差分后的数据**：使用“分析”菜单下的各种统计测试，如自回归移动平均(ARMA)模型、自回归积分滑动平均(ARIMA)模型等，对差分后的数据进行分析。

6. **查看结果**：通过查看输出的表格和图形，可以分析差分后数据的统计特性，如均值、方差等，并据此建立或评估时间序列预测模型。

请记住，在进行差分之前，需要确认是否真的需要差分以及差分的阶数。一般来说，超过二阶的差分在统计学上可能没有太多参考意义。同时，过度差分也可能引起数据失真问题，因此建议结合数据的实际情况和研究目的来决定差分的阶数。