Bedste svar
Forskellen mellem SPSS og STATA er altid et stort problem for statistikstuderende. SPSS og STATA er begge de bedste statistiske værktøjer. Men som statistikstuderende skal du kende den faktiske forskel mellem SPSS vs STATA.
I dag vil jeg dele med dig den bedste og mest effektive forskel mellem SPSS vs STATA. Når du har kigget på denne sammenligning, vil du være mere sikker på at sammenligne denne software.
SPSS står for Statistical Package for Social Sciences. Det blev udviklet i året 1968 på et universitet. Efter et par år opstod SPSS Inc., at organisationen var fuldstændig baseret på SPSS. Senere blev SPSS købt af IBM i 2009. I dag er SPSS kendt som IBM SPSS.
Det er en statistiksoftwarepakke, der bruges til interaktiv statistisk analyse, den udfører analysen i form af batches. . SPSS er en licenseret software, men du kan bruge den til en prøveversion af SPSS ved hjælp af SaaS (Software as a Service). Vi kan køre SPSS-program på forskellige operativsystemer såsom Windows, Mac OS , UNIX og Linux .
IBM SPSS-software er en førende statistiksoftware i verden. Det hjælper med at finde indsigt i kunde- eller slutbrugerdata. (Baseret på organisationens operationer). SPSS er et enestående værktøj, der indeholder et omfattende sæt statistiske værktøjer. Det giver lettere statistisk analyse, og du kan også foretage open source-integration.
Stata er en softwarepakke til statistik til generelle formål. Det er meget brugt til statistisk analyse. Det blev udviklet i året 1985 af Stata Corp. Stata er det proprietære licenserede produkt. Desuden understøtter det også forskellige operativsystemer som Windows, Mac OS og Linux. Stata er den bedste dataanalyse og statistiske software.
Det giver den bedste løsning til datavidenskabelige behov. Det er ret nemt at hente og manipulere dataene i Stata. Bortset fra det tilbyder det også at visualisere datamodeller og generere nyttige rapporter. Det er et af de mest effektive statistiske softwarepakkeværktøjer til datastyring, dataanalyse og grafik.
Den bedste sammenligning nogensinde mellem SPSS vs Stata
1. Nøglefunktioner
SPSS tilbyder en række funktioner til brugerne. Det inkluderer prognoser og beslutningstræer på data, baseudgave, avanceret statistik og brugerdefinerede tabeller. Bortset fra det vil du også have tilføjelsespakken til statistik og kortlægningsfunktioner, kompleks prøveudtagning. Du vil også have testtilføjelsen i SPSS.
På den anden side har Stata forskellige tilføjelsespakker. Disse pakker er latent klasseanalyse, endogenitet, rumlige AR-modeller, markdown, ikke-lineære modeller på flere niveauer, endelige blandingsmodeller, tærskelregression etc.
2. Datavisualisering
SPSS gør det muligt at opsummere dataene. Og det viste også data og giver produktionsklar analyse. Vi kan eksportere forskellige typer dokumenter fra SPSS som Excel, PDF osv.
På den anden side kombinerer Stata endogene kovariater. Det tilbyder også prøveudvælgelse og endogene behandlingsmodeller til kontinuerlige og positive resultater.
3. Avancerede funktioner
SPSS tilbyder de avancerede funktioner såsom tilfældige effekter med løsningsresultater. Det tilbyder også den robuste og standardhåndtering af fejl. Derudover tilbyder det profilplottene med fejlbjælker.
På den anden side opdager og forstår Stata de ikke-observerede datagrupper. Stata arbejder på basis af latent klasseanalyse (LCA).
4. Anvendelser
Vi bruger SPSS til at beregne statistik og standarddatafejl ud fra komplekse sæt dataeksempler. Vi bruger det også til at analysere data om flertrinsdesign.
På den anden side giver Stata dig mulighed for at oprette websider, tekster, regressioner, resultater, rapporter og grafer osv. Alle disse funktioner gælder automatisk på de sider, du oprettede med Stata.
5. Statistikfunktioner
SPSS er blevet stærkere end nogensinde før. Den seneste version af SPSS udfører nye Bayesian Statistics-funktioner. Disse funktioner indeholder regression, t-tests og ANOVA.
Alle disse funktioner bliver mere populære. På den anden side har Stata blandede logit-modeller. Denne model giver den avancerede valgmodellering, der gør snesevis af valg på hver eneste dag for at introducere tilfældige effekter.
6. Diagrammer
SPSS er den bedste software til at oprette diagrammerne.Du kan hurtigt oprette moderne diagrammer attraktivt. Derefter kan du redigere dem i Microsoft Office-værktøjer. Denne proces er ikke en nem proces, hvis du gør det i de oprindelige metoder. SPSS tilbyder kortbyggerfunktionen til nemt at oprette standardiserede diagrammer for offentliggørelse.
På den anden side har Stata de finitte blandingsmodeller. Denne model giver kontinuerligt, tæller, binære, kategoriske, censurerede, ordinære og trunkerede resultater. Vi kan tilpasse det med estimatorer og forskellige kombinationer.
7. Programmering
SPSS tilbyder dig at redigere, skrive og formatere syntakser med redigeringsgenvejsværktøjer. Du kan deltage i duplikatet, slette, fjerne og flytte linjer op og ned med en simpel tastaturgenvej. Du kan også trimme bageste eller førende rum effektivt ved hjælp af nogle genveje.
På den anden side har Stata rumlige autoregressive modeller. Denne model har observationsenhederne. Observationsenheder kaldes også rumlige enheder inden for geografisk forskning.
8. Funktioner
SPSS har masser af funktioner, det har SPSS Analytic Server, SPSS Modeler, SPSS Statistics. Derudover har den forskellige variabeltyper som streng og numerisk. Bortset fra det har den også forskellige variable formater.
På den anden side har Stata forskellige orddokumenter. Disse dokumenter skal oprettes for at automatisere rapporterne og generere resultater og grafer i tabelformat og tekstformat.
9. Statistikfunktioner
SPSS er den bedste statistiksoftware, der giver dig mulighed for at udføre enkle statistiske sammenligningstest og den passende test. Du kan vælge disse tests i henhold til kravet for at få det ønskede resultat.
På den anden side tillader Stata multiregent regression for intervalmålte resultater. Disse resultater kan også registreres i grupperinger af insektantal, karakterpoint-gennemsnit og tusinder af andre målinger.
10. Målinger
SPSS tilbyder målingsniveauerne i en klassisk tilgang. Til dette bruger den parametrene som Nominal variabel, Ordinal variabel og intern variabel. Alle disse variabler kaldes metriske variabler.
På den anden side er Stata de bedste værktøjer til at udføre kraftige lineære regressionsmodeller. Desuden bruger vi også til at finde ud af den mest effektive størrelse, stikprøvestørrelse og styrke.
11. Kompleksitet
Vi bruger SPSS til at modellere det høje niveau af komplekse data. Du kan modellere ethvert kompleksitetsniveau af data ved hjælp af SPSS. Desuden er det ret nemt at modellere de komplekse data ved hjælp af SPSS. Til dette bruger vi multivariate analyseprocedurer til store datamængder.
På den anden side er Stata velegnet til kompleks dataanalyse. Det er ret overvældende at analysere de komplekse data ved hjælp af Stata. Årsagen er, at det giver normale analyseprocedurer. Hvis din datakompleksitet er høj, skal du ikke bruge Stata.
12. Applikationer
SPSS anvendes inden for medicinske og samfundsvidenskabelige områder. Her er de få flere anvendelser af SPSS: –
- Datatransformation.
- Dataindsamling og organisering.
- Output af data.
Vi bruger hovedsagelig Stata i økonometri. Her er nogle flere anvendelser af Stata: –
- Statistisk analyse
- Banebrydende statistiske metoder.
- Fremragende indbygget understøttelse af strukturel ligningsmodellering .
- Modeller kan bygges med syntaks eller med et kurvediagram.
- Stort, aktivt online-community.
Konklusion SPSS vs Stata
Da vi vil afslutte diskussionen om sammenligningen mellem SPSS vs Stata. Nu får vi den konklusion, at begge er fremragende statistisk analysesoftware. Vi bruger dem til at styre og betjene datasættene.
I slutningen kan vi sige, at vi skal vælge SPSS, hvor vi har brug for den komplekse dataanalyse. På den anden side kan Stata bruges i forskningsområde, når dataene ikke er komplekse.
SPSS og Stata er fremragende værktøjer og giver brugerne mange fordele i henhold til kravene. I modsætning hertil kan jeg sige, at SPSS er ret nyttigt til at analysere det store sæt af komplekse data. På den anden side er SPSS ret nyttigt til at få datarapporter med høj produktivitet.
Få den bedste hjælp til statistikopgaver fra de mest betroede statistiske tildelingshjælpere i verden. Indsend dit arbejde hos os for at få øjeblikkelig hjælp.
Svar
To gode svar indtil videre: Jay Verkuilens svar og George Savvas svar
Men Jeg tilføjer et par mere.
SPSS opfordrer folk (implicit, men det er meget stærkt) til at bruge menuerne til at foretage deres analyse.Dette er meget dårligt for r eproducerbar forskning , hvis du kommer tilbage til datasættet seks måneder eller et år eller fem år i fremtiden, kan du ” t analyser dataene og få det samme resultat, fordi du ikke kan huske nøjagtigt, hvad du gjorde. Stata opfordrer dig til at gemme syntaks, så du rammer køre igen, og du får det samme resultat.
Noget andet, jeg ikke kan lide ved SPSS, er vægtfunktionen. Hvis du vælger at bruge vægte, er det frekvensvægte. Mange antager, at de er sandsynlighedsvægte. Hvis du behandler dem som sådan, får du det forkerte svar. Jeg har fanget to papirer i gennemgangsfasen, der anvendte disse vægte forkert, og en offentliggjort rapport. Jeg formoder, at der er mange, mange flere derude. Generelt kan jeg lide det, hvis min software gør det svært at skrue op – SPSS gør det meget nemt at skrue op med vægte. (Og den stigende popularitet af tilbøjelighedsresultater betyder, at folk bruger vægte, der ikke har baggrund i undersøgelsesmetoder, og ikke ved, at der findes forskellige slags).
En ting, jeg kan lide ved SPSS er de statistiske algoritmer. Det er et langt dokument, der meget tydeligt forklarer nøjagtigt, hvilken algoritme der bruges når. Det fik mig ud af et rod et par gange, da jeg ikke kunne forstå resultatet (f.eks. Standardiserede regressionsrester i SPSS er ikke de samme ting, som alle andre kalder standardiserede restprodukter; hvilken version af kurtosis-formlen bruger SPSS).
Stata gør mig sindssyg, når den stopper for, hvad den opfatter som en fejl. “Variabel findes allerede” – ja, Jeg ved, jeg oprettede den lige og justerede derefter min kode. “Variablen findes ikke” – jeg ved, det skyldes, at jeg lige har slettet den, fordi du klagede over, at den eksisterede.
Bootstrapping er virkelig dejligt i Stata, medmindre du vil gøre noget, som Stata ikke forventer. “Kan jeg få de bootstrapped parametre, tak”. “Nej, jeg har allerede opsummeret dem for dig, fordi det er det, du ønskede.” “Ja, 99\% af tiden vil jeg have resuméet, men i dag vil jeg selv have estimaterne, så jeg kan gøre noget andet.” “OK, men du vil bruge et stykke tid på Google til det.”
SPSS (SPSSX-L) mailinglisten er (eller var) meget mere imødekommende end Stata (statist) (og R – R-hjælp) mailinglister. (SAS-mailinglisten, SAS-L) er venlig som SPSS-listen.)
For mange år siden, på SPSS-postlisten (tror jeg), nogen spurgte, hvad den bedste statistikpakke var, og svaret var “Den, du kender bedst”. Næsten meget enhver pakke (SPSS, R, SAS, Stata, Statistica) kan gøre, hvad 99\% af brugerne ønsker, 99\% af tiden Spørgsmålet er, hvor længe det tager dig at finde ud af det.
I øvrigt er mit bedste krav til berømmelse, at SPSS oprindeligt blev udgivet i 1968 af Norman H. Nie , Dale H. Bent og C. Hadlai Hull. Dale Bent er gift med min mors fætter.