최상의 답변
SPSS와 STATA의 차이점은 항상 통계학 학생의 주요 관심사입니다. SPSS와 STATA는 모두 최고의 통계 도구입니다. 그러나 통계학 학생으로서 SPSS와 STATA의 실제 차이점을 알아야합니다.
오늘 SPSS와 STATA의 가장 효과적인 가장 효과적인 차이점을 알려 드리겠습니다. 이 비교를 살펴보면이 소프트웨어를보다 확실하게 비교할 수 있습니다.
SPSS는 Statistical Package for Social Sciences를 의미합니다. 그것은 대학에서 1968 년에 개발되었습니다. 몇 년 후 SPSS Inc.는 조직이 완전히 SPSS를 기반으로하게되었습니다. 나중에 SPSS는 2009 년 IBM에 인수되었습니다. 현재 SPSS는 IBM SPSS로 알려져 있습니다.
대화 형 통계 분석에 사용되는 통계 소프트웨어 패키지로 배치 형태로 분석을 수행합니다. . SPSS는 라이센스가 부여 된 소프트웨어이지만 SaaS (Software as a Service)의 도움을 받아 SPSS 평가판을 사용할 수 있습니다. SPSS 프로그램은 Windows, Mac OS , UNIX 및 Linux .
IBM SPSS 소프트웨어는 세계 최고의 통계 소프트웨어입니다. 고객 또는 최종 사용자 데이터에 대한 통찰력을 찾는 데 도움이됩니다 (조직 운영 기반). SPSS는 포괄적 인 통계 도구 세트를 포함하는 매우 뛰어난 도구입니다. 더 쉬운 통계 분석을 제공하고 오픈 소스 통합을 수행 할 수도 있습니다.
Stata는 범용 통계 소프트웨어 패키지입니다. 통계 분석에 널리 사용됩니다. Stata Corp에 의해 1985 년에 개발되었습니다. Stata는 독점 라이센스 제품입니다. 또한 Windows, Mac OS 및 Linux와 같은 다양한 운영 체제를 지원합니다. Stata는 최고의 데이터 분석 및 통계 소프트웨어입니다.
데이터 과학 요구에 가장 적합한 솔루션을 제공합니다. Stata에서 데이터를 검색하고 조작하는 것은 매우 쉽습니다. 그 외에도 데이터 모델을 시각화하고 유용한 보고서를 생성 할 수 있습니다. 데이터 관리, 데이터 분석 및 그래픽을위한 가장 효과적인 통계 소프트웨어 패키지 도구 중 하나입니다.
SPSS와 Stata의 최고의 비교
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1. 주요 기능
SPSS는 사용자에게 다양한 기능을 제공합니다. 여기에는 데이터, 기본 에디션, 고급 통계 및 사용자 정의 테이블에 대한 예측 및 의사 결정 트리가 포함됩니다. 그 외에도 통계 및 차트 기능, 복잡한 샘플링을위한 애드온 패키지도 제공됩니다. SPSS에도 테스트 애드온이 있습니다.
반면에 Stata에는 다양한 애드온 패키지가 있습니다. 이러한 패키지는 잠재 클래스 분석, 내 생성, 공간 AR 모델, 마크 다운, 비선형 다단계 모델, 유한 혼합 모델, 임계 값 회귀 등입니다.
2. 데이터 시각화
SPSS를 사용하면 데이터를 요약 할 수 있습니다. 또한 데이터를 표시하고 생산 준비 분석을 제공합니다. Excel, PDF 등과 같은 SPSS에서 다양한 유형의 문서를 내보낼 수 있습니다.
반면 Stata는 내인성 공변량을 결합합니다. 또한 지속적이고 긍정적 인 결과를위한 샘플 선택 및 내인성 처리 모델을 제공합니다.
3. 고급 기능
SPSS는 솔루션 결과와 함께 임의 효과와 같은 고급 기능을 제공합니다. 또한 강력하고 표준적인 오류 처리를 제공합니다. 또한 오차 막대가있는 프로필 플롯을 제공합니다.
반면 Stata는 관찰되지 않은 데이터 그룹을 발견하고 이해합니다. Stata는 LCA (Latent Class Analysis)를 기반으로 작동합니다.
4. 사용
SPSS를 사용하여 복잡한 데이터 샘플 디자인 세트에서 통계 및 표준 데이터 오류를 계산합니다. 또한 다단계 디자인에 대한 데이터를 분석하는데도 사용합니다.
다른 Stata에서는 웹 페이지, 텍스트, 회귀, 결과, 보고서 및 그래프 등. 이러한 모든 기능은 Stata로 만든 페이지에 자동으로 적용됩니다.
5. 통계 기능
SPSS는 그 어느 때보 다 강력 해졌습니다. 최신 버전의 SPSS는 새로운 베이지안 통계 기능을 실행합니다. 이 함수에는 회귀, t- 검정 및 ANOVA가 포함됩니다.
이 모든 함수가 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 반면에 Stata는 혼합 된 로짓 모델을 가지고 있습니다. 이 모델은 무작위 효과를 도입하기 위해 매일 수십 가지 선택을하는 고급 선택 모델링을 제공합니다.
6. 차트
SPSS는 차트를 만드는 최고의 소프트웨어입니다.현대적인 차트를 매력적으로 빠르게 만들 수 있습니다. 그런 다음 Microsoft Office 도구에서 편집 할 수 있습니다. 이 프로세스는 네이티브 메서드에서 수행하는 경우 쉬운 프로세스가 아닙니다. SPSS는 출판 표준 차트를 쉽게 생성 할 수있는 차트 빌더 기능을 제공합니다.
반면 Stata는 유한 혼합 모델을 가지고 있습니다. 이 모델은 연속, 개수, 이진, 범주, 중도 절단, 순서 및 잘린 결과를 제공합니다. 견적 및 다양한 조합으로 맞춤 설정할 수 있습니다.
7. 프로그래밍
SPSS는 편집기 바로 가기 도구를 사용하여 구문을 편집, 작성 및 형식화 할 수 있도록합니다. 간단한 키보드 단축키를 사용하여 복제를 결합, 삭제, 제거 및 위아래로 줄을 이동할 수 있습니다. 또한 일부 단축키를 사용하여 후행 또는 선행 공백을 효과적으로 다듬을 수 있습니다.
반면 Stata에는 공간 자기 회귀 모델이 있습니다. 이 모델에는 관측 단위가 있습니다. 관측 단위는 지리적 연구 영역에서 공간 단위라고도합니다.
8. 기능
SPSS에는 SPSS Analytic Server, SPSS Modeler, SPSS Statistics가있는 많은 기능이 있습니다. 게다가 String 및 Numeric과 같은 다양한 변수 유형이 있습니다. 그 외에도 다양한 변수 형식이 있습니다.
반면 Stata에는 다른 워드 문서가 있습니다. 보고서를 자동화하고 결과 및 그래프를 표 및 텍스트 형식으로 생성하기 위해 생성되는 문서입니다.
9. 통계 기능
SPSS는 단순 통계 비교 테스트와 적절한 테스트를 수행 할 수있는 최고의 통계 소프트웨어입니다. 원하는 결과를 얻기 위해 요구 사항에 따라 이러한 테스트를 선택할 수 있습니다.
반면 Stata는 간격 측정 결과에 대해 다단계 회귀를 허용합니다. 이러한 결과는 곤충 수, 평균 등급 및 기타 수천 가지 측정 값을 그룹화하여 기록 할 수 있습니다.
10. 측정
SPSS는 고전적인 접근 방식의 측정 수준을 제공합니다. 이를 위해 명목 변수, 순서 변수 및 내부 변수와 같은 매개 변수를 사용합니다. 이러한 모든 변수를 메트릭 변수라고합니다.
반면에 Stata는 강력한 선형 회귀 모델을 수행 할 수있는 최고의 도구입니다. 또한 가장 효과적인 크기, 표본 크기 및 검정력을 찾는데도 사용합니다.
11. 복잡성
SPSS를 사용하여 높은 수준의 복잡한 데이터를 모델링합니다. SPSS를 사용하여 모든 수준의 데이터 복잡성을 모델링 할 수 있습니다. 게다가 SPSS를 사용하여 복잡한 데이터를 모델링하는 것은 매우 쉽습니다. 이를 위해 많은 양의 데이터에 대해 다변량 분석 절차를 사용합니다.
반면 Stata는 복잡한 데이터 분석에 적합합니다. Stata를 사용하여 복잡한 데이터를 분석하는 것은 매우 압도적입니다. 그 이유는 정상적인 분석 절차를 제공하기 때문입니다. 데이터 복잡성이 높으면 Stata를 사용하지 마십시오.
12. 응용 프로그램
의학 및 사회 과학 분야에서 사용되는 SPSS. 다음은 몇 가지 SPSS 응용 프로그램입니다 .-
- 데이터 변환.
- 데이터 수집 및 구성
- 데이터 출력
우리는 대부분 계량 경제학에서 Stata를 사용합니다. Stata의 추가 응용 프로그램은 다음과 같습니다 .-
- 통계 분석
- 최첨단 통계 방법
- 구조 방정식 모델링을위한 탁월한 내장 지원 .
- 모델은 구문 또는 경로 다이어그램으로 구축 할 수 있습니다.
- 대규모의 활동적인 온라인 커뮤니티
결론 SPSS와 Stata span>
SPSS와 Stata의 비교에 대한 논의를 마치겠습니다. 이제 우리는 둘 다 우수한 통계 분석 소프트웨어라는 결론을 얻었습니다. 데이터 세트를 관리하고 운영하는 데 사용합니다.
마지막으로 복잡한 데이터 분석이 필요한 SPSS를 선택해야한다고 말할 수 있습니다. 반면에 Stata는 데이터가 본질적으로 복잡하지 않은 연구 분야에서 사용할 수 있습니다.
SPSS 및 Stata는 우수한 도구이며 요구 사항에 따라 사용자에게 많은 이점을 제공합니다. 대조적으로 SPSS는 복잡한 데이터의 대규모 세트를 분석하는 데 매우 유용하다고 말할 수 있습니다. 반면 SPSS는 생산성이 높은 데이터 보고서를 얻는 데 매우 유용합니다.
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답변
지금까지 두 가지 좋은 답변 : Jay Verkuilen의 답변과 George Savva의 답변
그러나 몇 개 더 추가하겠습니다.
SPSS는 사람들이 분석을 수행하기 위해 메뉴를 사용하도록 권장합니다 (암묵적으로는하지만 매우 강력합니다).이는 r 재현 가능한 연구 에 매우 좋지 않습니다. 6 개월, 1 년 또는 5 년 후에 데이터 세트로 돌아 오면 할 수 있습니다. ” t 데이터를 분석하고 동일한 결과를 얻습니다. 왜냐하면 정확히 무엇을했는지 기억하지 못하기 때문입니다. Stata는 구문을 저장하도록 권장하므로 다시 실행하면 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
SPSS에 대해 제가 싫어하는 또 다른 점은 가중치 함수입니다. 가중치를 사용하도록 선택하면 빈도 가중치입니다. 많은 사람들이 확률 (설문 조사) 가중치라고 가정합니다. 당신이 그것들을 그렇게 취급한다면, 당신은 잘못된 답을 얻게 될 것입니다. 나는 이러한 가중치를 잘못 사용하는 검토 단계에서 두 개의 논문과 하나의 출판 된 보고서를 잡았습니다. 나는 거기에 더 많은 것이 있다고 생각합니다. 일반적으로 내 소프트웨어로 인해 나사를 조이기 어렵게 만드는 것이 좋습니다. SPSS를 사용하면 무게를 쉽게 조일 수 있습니다. (그리고 성향 점수의 인기가 높아지고 있다는 것은 사람들이 설문 조사 방법에 대한 배경 지식이없고 다른 종류가 있는지 모르는 사람들이 가중치를 사용하고 있음을 의미합니다.)
SPSS에 대해 제가 좋아하는 한 가지는 통계 알고리즘입니다. “언제 사용되는 알고리즘을 정확하게 설명하는 긴 문서입니다. 결과를 이해할 수없는 경우 (예 : SPSS의 표준화 된 회귀 잔차가 같지 않음) 다른 모든 사람들이 표준화 잔차라고 부르는 것, 첨도 공식의 어떤 버전이 SPSS를 사용하는지).
Stata는 오류로 인식되는 것을 중지 할 때 나를 미치게 만듭니다. “변수가 이미 존재합니다”-예, 알아요, 방금 만든 다음 코드를 수정했습니다. “변수가 존재하지 않습니다”-알아요, 그게 존재한다고 불평했기 때문에 방금 삭제했기 때문입니다.
부트 스트랩은 정말 Stata가 기대하지 않는 일을하고 싶지 않다면 Stata에서 좋습니다. “부트 스트랩 된 매개 변수를 가져올 수 있습니까?” “아니요, 당신이 원했던 것이기 때문에 나는 이미 당신을 위해 그것들을 요약했습니다.” “예, 99 \%의 경우 요약을 원하지만 오늘은 다른 작업을 수행 할 수 있도록 견적 자체를 원합니다.” “좋아요.하지만 Google에서 꽤 오랜 시간을 보내실 겁니다.”
SPSS (SPSSX-L) 메일 링리스트는 Stata (통계 주의자)보다 훨씬 더 환영합니다. (그리고 R-R-help) 메일 링리스트. (SAS 메일 링, SAS-L)리스트는 SPSS리스트처럼 친숙합니다.)
몇 년 전, SPSS 메일 링리스트에서 (제 생각에) 누군가 가장 좋은 통계 패키지가 무엇인지 물었더니 대답은 “당신이 가장 잘 아는 것”이었습니다. 거의 모든 패키지 (SPSS, R, SAS, Stata, Statistica)는 99 \%의 사용자가 원하는 것을 할 수 있습니다. . 문제는 해결하는 데 시간이 얼마나 걸리는지입니다.
사실, 저의 명성에 대한 가장 좋은 주장은 SPSS가 1968 년 Norman H. Nie , Dale H. Bent, C. Hadlai Hull. Dale Bent는 제 어머니의 사촌과 결혼했습니다.