February 18
L'analisi statistica non è più costituito da una scatola di matite e una notte di Venerdì solitaria. Con il pacchetto software giusto, l'algebra e calcolo utilizzati per calcolare statistica inferenziale vengono sostituiti da un paio di righe di sintassi o anche un punto e un clic. Sapendo quale pacchetto di scegliere si può risparmiare molta frustrazione e mantenere i sudati dollari nel vostro portafoglio.
Molti cominciano analisti di dati, in particolare nelle scienze sociali, utilizzano IBM SPSS / SPSS. Questo prodotto, prodotto da IBM, è abbastanza facile da imparare e ha una ricca interfaccia utente grafica di Windows e OSX. Questo è meno intimidatorio per coloro che non sono utilizzati per la programmazione e la sintassi. Però. la facilità d'uso è un trade-off per le limitazioni sul modo in cui i dati possono essere analizzati, e gli utenti più avanzati a volte necessario passare a un altro pacchetto. IBM SPSS / SPSS è un pacchetto software commerciale, che può essere molto costoso per i non studenti.
SAS è uno strumento importante per l'analisi dei dati e di data mining. E 'più complicato da usare rispetto ad alcuni altri pacchetti, ma una vasta libreria di risorse online esiste per gli utenti principianti. Inoltre, SAS è molto flessibile nella sua capacità di manipolare i dati per adattare i test che è necessario eseguire. La caduta di SAS è che la sua sintassi è a volte incoerente tra i diversi moduli del software. Ad esempio, quando si lavora nella procedura di regressione, potrebbe essere necessario uno slash per dimostrare che si sta utilizzando le opzioni, in cui nella procedura di modello che non lo sarebbe. Questo può essere frustrante per i nuovi utenti. SAS è un pacchetto software commerciale che può essere molto costoso per coloro che non l'hanno fornito dal loro datore di lavoro o istituzione accademica.
R è un linguaggio di programmazione statistica e grafica open-source. Il nucleo R fornisce funzioni di base di analisi statistica con funzionalità avanzate fornite mediante l'uso di pacchetti R. R gira su molte piattaforme ed è particolarmente ben considerata per le sue capacità grafiche e software per lo svolgimento di analisi bayesiana. Tuttavia, R può essere difficile da imparare e la sua sintassi può essere spietato. Ma per gli studenti e coloro che non hanno software di statistiche a loro disposizione, il fatto che R è libero è molto attraente.
Per lavoro semplice statistica descrittiva, la funzionalità built-in di Microsoft Excel o altri fogli di calcolo può soddisfare le vostre esigenze. stime puntuali di coefficienti di regressione, deviazioni standard, misure di tendenza centrale e di altre statistiche comuni possono essere calcolati con formule incorporate. La guida in linea per queste funzioni è facile da usare e molte persone hanno già il software. Se non è necessario il software più potente sul mercato, la soluzione di cui avete bisogno potrebbe essere già installato sul computer di casa o in ufficio.