Statistische Analyse [geschlossen]


8

kann jemand bitte beraten? Ich werde bald statistische Analysen durchführen müssen. Auf der Suche nach signifikanten Unterschieden. Ich bin ein bisschen dumm in diesem Bereich, aber ich werde Hilfe haben. Können Sie vorschlagen, welche Software am besten geeignet ist? In der Vergangenheit habe ich SPSS verwendet. Alle Vorschläge sind willkommen - danke.


1
Können Sie mehr dazu sagen, welche Art von statistischer Analyse Sie durchführen werden?
Dason

Antworten:


8

Schauen Sie in R oder JGR. Beide sind Open Source-Alternativen zu SPSS

R- http://www.r-project.org/

JGR- http://rforge.net/JGR/ (GUI für R)


Soweit ich weiß, befindet sich das R-Projekt auch in den Ubuntu-Repositories, obwohl es möglicherweise entfernt wurde. Trotzdem ist es einfach, nach meinem Verständnis zu kompilieren. Ich habe mich ein wenig eingehender mit den Vor- und Nachteilen zwischen dem R-Projekt und PSPP befasst. Ich bin auf ein Forum gestoßen, das eine ziemlich gute Analyse hat. Siehe den Beitrag Nr. 5 eines Ubuntu-Benutzers, der beide ausprobiert hat ( ubuntuforums.org/showthread.php?t=646485 ). Ich habe diese Art von Software noch nie verwendet, aber soweit ich sehen kann, verfügt r-project über ein nettes GUI-Frontend, das PSPP nicht bietet, was eine einfachere Verwendung ermöglicht.
P05TMAN

Ihr letzter Kommentar macht nicht wirklich viel Sinn. R an und für sich ist nur eine befehlszeilengesteuerte interaktive statistische Programmiersprache. Es gibt keine definitive GUI. PSPP hingegen hat eine grafische Benutzeroberfläche und strebt nach der "Benutzerfreundlichkeit", die R nicht unbedingt wichtig ist. Die Lernkurve ist für R größer, aber es ist eine viel leistungsfähigere Umgebung.
Dason

Schauen Sie sich die Website an. Das sollte es klären. Ich zitiere die erste Zeile der Website für Sie und spare Ihnen einige Zeit: "JGR (sprechen Sie 'Jaguar') ist eine universelle und einheitliche grafische Benutzeroberfläche für R (es verkürzt tatsächlich Java Gui für R)." rforge.net/JGR
P05TMAN

Und was ich damit sagen will ist, dass die JGR nicht wirklich viel "Benutzerfreundlichkeit" bietet. Sie müssen noch wissen, wie Sie R verwenden, um JGR zu verwenden - es wird lediglich etwas hinzugefügt, damit Sie R nicht unbedingt über die Konsole ausführen müssen. Während Sie mit PSPP zumindest menügesteuerte Fähigkeiten erhalten.
Dason

1
RStudio ist ein unglaublich nützliches Tool für die Verwendung von R. Siehe hier: rstudio.org
Brandon Bertelsen

4

Libre Office - Calc ist eine der einfacheren Optionen. Calc bietet eine Tabelle und ist im Wesentlichen ein Ersatz für Microsoft Excel. Es bietet auch eine Reihe statistischer Funktionen, die je nach der erforderlichen Komplexität alles bieten können, was Sie für die Durchführung einer Analyse benötigen. Die Liste der statistischen Funktionen ist ziemlich umfangreich, und Sie können dies überprüfen, um festzustellen, ob sie das enthalten, was Sie benötigen.


PSPP hat das Ziel, ein SPSS-Ersatz zu sein. Wenn Sie nur eine einfache Analyse durchführen möchten, ist dies wahrscheinlich gut genug für Sie. Es repliziert nicht alle Funktionen von SPSS vollständig, ist jedoch Open Source und kann kostenlos verwendet werden. Da Sie bereits Erfahrung mit SPSS haben, ist dies wahrscheinlich das beste Programm für Sie. Ich bevorzuge R und ich denke, es ist viel leistungsfähiger, aber es hört sich nicht so an, als würden Sie etwas tun, das zu viel Raffinesse erfordert, und R hat eine größere Lernkurve, die damit einhergeht.


R ist eine gute Wahl, hat aber eine signifikante Lernkurve. Wenn Sie nicht gerne selbst Code programmieren, dauert es eine Weile, bis Sie sich daran gewöhnt haben. Trotzdem ist es sehr leistungsfähig und es gibt einige Tools, die versuchen, das Erlebnis zu vereinfachen.

Rkward ist ein anständiges Tool, das eine grafische Benutzeroberfläche für R und einige menügesteuerte Optionen für die Durchführung Ihrer Analyse bietet (mit dem Plus, dass Sie den Code erhalten, mit dem die Analyse tatsächlich durchgeführt wird).

Rstudio ist eine nette IDE für R, die einige nette Funktionen bietet. Es wird Ihnen nicht helfen, R zu lernen, aber es wird die Verwendung von R ein bisschen schöner machen.

Es gibt andere Tools wie Rcmdr, JGR, Emacs + ESS, Eclipse + StatET, um die Verwendung von R zu vereinfachen, indem Sie entweder einen netten Editor zum Schreiben Ihrer Skripte oder eine nette GUI-Oberfläche bereitstellen.

Wenn Sie mit R gehen möchten, sollten Sie zunächst wahrscheinlich etwas wie Rkward ausprobieren und schließlich zu Rstudio wechseln. Wenn du denkst, dass R eine Route ist, die du nehmen könntest, kannst du einen Kommentar hinterlassen und ich kann diesen Abschnitt definitiv ergänzen. Ich benutze R die ganze Zeit und es ist mein bevorzugtes Werkzeug für eine Analyse.


Zusammenfassen:

  • R ist sehr leistungsfähig und ich kann garantieren, dass es in der Lage ist, das zu tun, was Sie für eine statistische Analyse benötigen, aber es hat eine Lernkurve, und wenn Sie sich beim Programmieren nicht wohl fühlen, ist es wahrscheinlich nicht das richtige Werkzeug für Sie.

  • PSPP ist ein SPSS-Ersatz, und da Sie bereits Erfahrung gesammelt haben, scheint es eine natürliche Ergänzung für Ihre Ziele zu sein.

  • Libre Office - Calc ist hier wahrscheinlich das einfachste Tool, aber je nach der Komplexität, die Sie benötigen, wird es höchstwahrscheinlich die Arbeit erledigen und Sie müssen nicht einmal eine Tabellenkalkulationsumgebung verlassen.


0

Wenn Sie etwas wie SPSS suchen, können Sie GNU PSPP ausprobieren, das in Ubuntu enthalten ist. Es ist bestrebt, mit der SPSS-Befehlssprache und den Datenformaten kompatibel zu bleiben, unterstützt jedoch nicht alle SPSS-Befehle.

Ich tippe auf einem iPhone, daher kann ich Ihnen keinen direkten Link geben. Google es einfach. Die Benutzeroberfläche sollte einfach zu navigieren sein, da es sich für mich um die Open Source-Version von SPSS handelt.

LINK: http://www.gnu.org/software/pspp/


Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.