Ist PSPP eine kostenlose Alternative zu SPSS?
PSPP ist eine kostenlose Alternative zu SPSS und bietet ähnliche Funktionalität und Benutzeroberfläche. Es deckt die gängigsten Analysen ab und eignet sich gut für einfachere Aufgaben. Im Vergleich zu SPSS fehlen ihm jedoch erweiterte grafische Funktionen.
Haben Sie schon von PSPP gehört? Wir haben großartige Neuigkeiten für diejenigen, die das beliebte Statistikpaket SPSS verwenden möchten für Datenanalyse und Grafiken, können es sich aber nicht leisten!
Dieser Artikel stellt Ihnen PSPP vor, a Freie Software Als Alternative zu SPSS erstelltes Paket, das eine ähnliche grafische Benutzeroberfläche bietet!
Erfolgsfaktoren
- PSPP ist eine kostenlose Open-Source-Alternative zur teuren SPSS-Software.
- PSPP bietet eine ähnliche grafische Benutzeroberfläche wie SPSS.
- PSPP führt deskriptive Analysen, T-Tests, ANOVA, lineare und logistische Regression und mehr durch.
- PSPP ist intuitiv und benutzerfreundlich, ideal für normale Benutzer.
- PSPP verfügt im Vergleich zu SPSS nicht über erweiterte grafische Funktionen.
Das Problem
Heute gibt es eine Fülle der verfügbaren Statistikpakete. Zu den beliebtesten gehört SPSS. Der Problem ist, dass der Preis für viele Menschen ein unerschwinglicher Faktor ist.
Der Jahresabonnementpreis kann zwischen variieren $1,290.00 und $5,730.00, von der Basisversion bis zur Vollversion – die monatlichen Basisabonnementkosten $99.00.
Aufgrund des hohen Preises entscheiden sich die meisten Benutzer dafür kostenlose Statistikprogramme das kann ihre Bedürfnisse nur manchmal befriedigen.
An attraktive Lösung wäre ein Statistikpaket, das kostenlos, zuverlässig, mit einer benutzerfreundlichen grafischen Oberfläche und einfach zu bedienen ist und ein umfassendes Analysepaket enthält!
Die Lösung
PSPP ist eine kostenlose Datenanalysesoftware, die als Alternative zu entwickelt wurde SPSS. Bemerkenswert ist, dass die Funktionen und grafischen Oberflächen sehr ähnlich sind.
Die Software ermöglicht es Ihnen ausführen deskriptive Analyse, t-Tests, ANOVA, lineare und logistische Regression, Assoziationsmaße, Clusteranalyse, Faktoranalyse, Zuverlässigkeitsanalyse, nichtparametrische Tests usw.
Im Folgenden befassen wir uns mit PSPP und zeigen, wie einige der besten Funktionen ausgeführt werden häufig statistische Analysen verwendet.
Bevor Sie fortfahren, laden Sie das PSPP kostenlos herunter, indem Sie hier klicken!
1. Vergleich zweier Gruppen mit dem t-Test
Geben Sie beim Öffnen von PSPP die zu analysierenden Daten ein.
Die Datenkonfiguration ist die gleiche wie in SPSS – jede Variable in einer Spalte und jede Stichprobe in einer Zeile.
Im BeispielDa wir zwei Gruppen (Männer vs. Frauen) hinsichtlich einer quantitativen Variable (Größe in Metern) vergleichen, werden wir zwei Spalten haben: Geschlecht und Gewicht.
Im Ergebnisse Beachten Sie im Folgenden die folgenden Informationen:
(1) Der Levene-Test ergab, dass die Daten gleiche Varianzen (Homoskedastizität) aufweisen, da der p-Wert 0.122 betrug, also größer als 0.05.
(2) Daher sollten wir als Ergebnis unseres t-Tests die Linie verwenden, die als „Angenommene gleiche Varianzen“ angegeben ist und einen p-Wert von weniger als 0.001 hat; das heißt, es war statistisch signifikant.
(3) Wir kommen zu dem Schluss, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen der durchschnittlichen Körpergröße von Männern (1.67 m) und Frauen (1.54 m) gibt.
Vergessen Sie nicht, die Normalität der Residuen zu überprüfen, bevor Sie mit dieser Analyse beginnen – wir werden später darauf eingehen.
CKlicken Sie hier, um einen vollständigen Artikel über den T-Test zu lesen!
2. Vergleich von drei oder mehr Gruppen mit ANOVA
Wenn wir drei oder mehr Gruppen haben vergleichen, können wir den t-Test nicht verwenden. In diesen Fällen verwenden wir den ANOVA-Test.
In diesem BeispielWir werden die Wirksamkeit von drei verschiedenen Medikamenten bei der Heilung bakterieller Infektionen vergleichen.
Daher werden wir zwei Spalten (Medikation und Wirksamkeit) haben, da wir drei Gruppen (Medikation 1, 2 und 3) hinsichtlich einer quantitativen Variable (Wirksamkeit in %) vergleichen.
Im Ergebnisse Beachten Sie im Folgenden die folgenden Informationen:
(1) Der Levene-Test ergab, dass die Daten gleiche Varianzen (Homoskedastizität) aufweisen, da der p-Wert 0.208 betrug, also größer als 0.05.
(2) Der ANOVA-Test ergab einen p-Wert von weniger als 0.001; es war statistisch signifikant.
(3) Wir kommen daher zu dem Schluss, dass es einen signifikanten Unterschied in der mittleren Wirksamkeit zwischen mindestens einem Medikamentenpaar gibt.
Wir müssen die a posteriori (Post-hoc)-Testergebnisse überprüfen, um festzustellen, welches Paar oder welche Paare unterschiedlich waren.
Wir verwenden die Tukey-HSD-Ergebnisse, da die Residuen Homoskedastizität zeigten. Ansonsten könnten wir Games-Howell verwenden.
Jetzt können wir sehen, dass sich Medikament 3 von Medikament 1 und 2 unterschied.
Vergessen Sie nicht, die Normalität der Residuen zu überprüfen, bevor Sie mit dieser Analyse beginnen – wir werden später darauf eingehen.
Unsere vollständigen Artikel zur ANOVA!
3. Pearson-Korrelation zwischen zwei Variablen
Um zu überprüfen, ob es eine gibt Korrelation Um zwischen zwei quantitativen Variablen zu unterscheiden, können wir die Korrelationsanalyse von Pearson verwenden.
In diesem BeispielWir prüfen, ob ein Zusammenhang zwischen der Körpergröße (cm) und dem Gewicht (kg) einer Gruppe von Sportlern besteht.
Im Ergebnisse Beachten Sie im Folgenden die folgenden Informationen:
(1) Da PSPP eine Korrelationsmatrix erstellt, stellen die beiden Kästchen die gleichen Ergebnisse dar. Zuerst wurde die Korrelation zwischen GRÖSSE x GEWICHT und dann zwischen GEWICHT x GRÖSSE getestet, also dasselbe, nur die Reihenfolge geändert.
(2) Das Ergebnis war mit p < 0.001 signifikant, was auf eine Korrelation zwischen den beiden Variablen hinweist.
(3) Der Korrelationskoeffizient, r, das zwischen -1 und +1 liegen kann und die Stärke und Richtung der Korrelation angibt, zeigte einen Wert von +0.95, d. h. es besteht eine starke positive Korrelation zwischen GRÖßE und GEWICHT.
Vergessen Sie nicht, die Normalität zu überprüfen, bevor Sie mit dieser Analyse beginnen – wir werden später darauf eingehen.
4. Überprüfung der Datennormalität
Es gibt verschiedene Möglichkeiten zu überprüfen, ob ein Datensatz passt Normalverteilung.
Die Methoden sind visuelle Inspektion von Diagrammen, zusammenfassende Messungen wie Kurtosis und Schiefe sowie Inferenztests.
Manche kritischem Informationen zu den Ergebnissen:
Wir können nachsehen Normalität durch Analyse verschiedener Merkmale der Daten.
Neben visuell Inspektion und Zusammenfassung MaßnahmenEs gibt schlussfolgernd Tests – der Shapiro-Wilk-Test war einer der am häufigsten indizierten.
(1) Inferenznormalitätstest nach Shapiro-Wilk = Damit die analysierten Daten der Normalverteilung entsprechen, müssen sie über dem Signifikanzniveau liegen, p > 0.05.
(2) Schiefe und Kurtosis müssen Werte zwischen -1 und +1 haben. Bei einer Normalverteilung sind beide Maße Null. Wenn ihre Werte jedoch zwischen -1 und +1 liegen, wird davon ausgegangen, dass die Daten zufriedenstellend der Normalverteilung folgen.
(3) Normales QQ-Diagramm = Die durch Kreise dargestellten Daten müssen der Linie im Diagramm folgen.
(4) Mittelwert und Median müssen ähnliche Werte haben.
(5) Der Variationskoeffizient muss weniger als 30 % betragen.
*Variationskoeffizient (CV) = Teilen Sie die Standardabweichung durch den Mittelwert und multiplizieren Sie das Ergebnis mit 100.
Ein wesentlicher Aspekt der Überprüfung der Normalitätsannahme bei Inferenztests besteht darin, dass wir das obige Verfahren anhand der Residuen der Analyse und nicht anhand der Rohdaten durchführen müssen.
5. Datentransformation
Wenn die Normalitätsannahme verletzt wird, können Sie es mit einer Datenanalyse versuchen Transformation.
Es gibt mehrere Typen von Transformationen wie Logarithmus und Quadratwurzel.
6. Streudiagramm
Wir können machen Streudiagramme, Histogramme und Balkendiagramme in PSPP.
Obwohl dies die meisten sind häufig Bei den verwendeten Diagrammtypen sind wir der Meinung, dass andere Optionen fehlen.
Für das Streudiagramm benötigen wir zwei quantitative Variablen.
Abschließende Bemerkungen
Wir haben einige kleinere gefunden Probleme mit PSPP, wie zum Beispiel die begrenzten Grafikmöglichkeiten.
Trotzdem stellt das Programm eine dar umfassend Paket von Analysen, einschließlich der am häufigsten verwendeten. Es würde einen großen Teil der normalen Benutzer zufriedenstellen.
Diese Analysen sind deskriptive Analyse, t-Tests, einfache ANOVA, lineare und logistische Regression, Assoziationsmaße, Clusteranalyse, Faktoranalyse, Zuverlässigkeitsanalyse, nichtparametrische Tests usw.
Darüber hinaus ist das Programm intuitiv und verfügt über eine grafische Oberfläche, die SPSS sehr ähnlich ist, was die Benutzermigration erleichtern würde.
Diese Tatsachen gepaart mit der Tatsache, dass es völlig so ist kostenlosDa es keine versteckten Ablauffristen gibt und keine zusätzlichen Pakete verkauft werden, ist es für die meisten Fälle ein hervorragendes Statistikpaket.
Fazit: PSPP ist ein hervorragendes Statistikpaket für einfachere Analysen. Es muss noch besser werden, qualitativ hochwertige Grundstücke zu bauen.
FAQ: PSPP ist eine kostenlose Alternative zu SPSS
F1: Was ist PSPP? PSPP ist eine kostenlose Open-Source-Alternative zu SPSS und bietet ähnliche Funktionen und Benutzeroberflächen.
F2: Wie schneidet PSPP im Vergleich zu SPSS ab? PSPP deckt die gängigsten Analysen ab und verfügt über eine ähnliche Benutzeroberfläche, verfügt jedoch nicht über erweiterte grafische Funktionen.
F3: Ist PSPP für die erweiterte Datenanalyse geeignet? PSPP eignet sich gut für einfachere Aufgaben, ist jedoch möglicherweise nicht ideal für komplexere Datenanalysen, die erweiterte grafische Funktionen erfordern.
F4: Kann PSPP eine ANOVA durchführen? Ja, PSPP kann eine einfaktorielle ANOVA zum Vergleich von drei oder mehr Gruppen durchführen.
F5: Kann PSPP Streudiagramme erstellen? Ja, PSPP kann Streudiagramme, Histogramme und Balkendiagramme erstellen.
F6: Wie kann ich die Datennormalität in PSPP überprüfen? PSPP bietet eine visuelle Inspektion von Diagrammen, zusammenfassende Messungen und Inferenztests zur Überprüfung der Datennormalität.
F7: Bietet PSPP Datentransformationsoptionen? Ja, PSPP ermöglicht verschiedene Datentransformationen, beispielsweise logarithmische und Quadratwurzeltransformationen.
F8: Kann PSPP eine lineare und logistische Regression durchführen? Ja, PSPP unterstützt sowohl lineare als auch logistische Regressionsanalysen.
F9: Ist PSPP völlig kostenlos? Ja, PSPP ist kostenlos, ohne versteckte Ablauffristen oder zusätzliche Pakete.
F10: Wo kann ich PSPP herunterladen? PSPP kann kostenlos von der offiziellen Website heruntergeladen werden.
