¿PSPP es una alternativa gratuita a SPSS?
PSPP es una alternativa gratuita a SPSS, que ofrece una funcionalidad e interfaz de usuario similares. Cubre los análisis más comunes y es adecuado para tareas más sencillas. Sin embargo, carece de capacidades gráficas avanzadas en comparación con SPSS.
¿Has oído hablar del PSPP? Tenemos una gran noticia para aquellos que quieran utilizar el popular paquete estadístico SPSS para análisis de los datos ¡Y hacer gráficos pero no puedo permitírmelo!
Este artículo le presentará PSPP, un software libre Paquete creado como alternativa a SPSS, que ofrece una interfaz gráfica de usuario similar.
Destacados
- PSPP es una alternativa gratuita y de código abierto al costoso software SPSS.
- PSPP ofrece una interfaz gráfica de usuario similar a SPSS.
- PSPP realiza análisis descriptivos, pruebas t, ANOVA, regresión lineal y logística, y más.
- PSPP es intuitivo y fácil de usar, ideal para usuarios comunes.
- PSPP carece de capacidades gráficas avanzadas en comparación con SPSS.
El problema
Hoy hay un plétora de paquetes estadísticos disponibles. Entre los más populares se encuentra SPSS. El problema es que su precio es un factor prohibitivo para muchas personas.
El precio de la suscripción anual puede oscilar entre $1,290.00 y $5,730.00, desde la versión básica hasta la completa: los costos de suscripción base mensual $99.00.
Debido a su elevado precio, la mayoría de usuarios optan por programas estadísticos gratuitos que sólo a veces pueden satisfacer sus necesidades.
An solución atractiva sería un paquete estadístico gratuito, confiable, con una interfaz gráfica amigable, fácil de usar e incluye un paquete de análisis completo.
La Solución
PSPP es un software gratuito de análisis de datos diseñado como una alternativa a SPSS. Una característica destacable es que sus funciones e interfaces gráficas son muy similares.
El software le permite realizar análisis descriptivo, pruebas t, ANOVA, regresión lineal y logística, medidas de asociación, análisis de conglomerados, análisis factorial, análisis de confiabilidad, pruebas no paramétricas, etc.
A continuación, exploraremos el PSPP y demostraremos cómo realizar algunas de las operaciones más comúnmente Se utilizaron análisis estadísticos.
Antes de continuar, descarga el PSPP gratis haciendo clic aquí.
1. Comparando dos grupos con la prueba t
Al abrir PSPP, ingrese los datos a analizar.
La configuración de los datos es la misma que en SPSS: cada variable en una columna y cada muestra en una fila.
En Los (aqui), dado que compararemos dos grupos (hombres vs. mujeres) respecto a una variable cuantitativa (altura en metros), tendremos dos columnas: sexo y peso.
En Los dE TRATAMIENTOS A continuación, tenga en cuenta la siguiente información:
(1) La prueba de Levene indicó que los datos tienen varianzas iguales (homoscedasticidad) porque el valor p fue 0.122, es decir, mayor que 0.05.
(2) Así, como resultado de nuestra prueba t, deberíamos utilizar la línea indicada como “Varianzas iguales asumidas”, que tenía un valor p inferior a 0.001; es decir, fue estadísticamente significativo.
(3) Concluimos que existe una diferencia significativa entre la altura media de hombres (1.67 m) y mujeres (1.54 m).
No olvide verificar la normalidad de los residuos antes de comenzar este análisis; discutiremos esto más adelante.
C¡Haga clic aquí para leer un artículo completo sobre la prueba t!
2. Comparar tres o más grupos con ANOVA
Cuando tenemos tres o más grupos para comparar, no podemos utilizar la prueba t. En estos casos utilizamos la prueba ANOVA.
En este (aqui), compararemos la eficacia de tres medicamentos diferentes para curar infecciones bacterianas.
Por lo tanto tendremos dos columnas (medicación y efectividad) ya que compararemos tres grupos (medicación 1, 2 y 3) en torno a una variable cuantitativa (efectividad en %).
En Los dE TRATAMIENTOS A continuación, tenga en cuenta la siguiente información:
(1) La prueba de Levene indicó que los datos tienen varianzas iguales (homoscedasticidad) porque el valor p fue 0.208, es decir, mayor que 0.05.
(2) La prueba ANOVA mostró un valor de p inferior a 0.001; fue estadísticamente significativo.
(3) Por tanto, llegamos a la conclusión de que existe una diferencia significativa en la eficacia media entre al menos un par de fármacos.
Necesitamos verificar los resultados de la prueba a posteriori (post hoc) para determinar qué par o pares eran diferentes.
Usamos los resultados de Tukey HSD porque los residuos mostraron homocedasticidad. En caso contrario, podríamos utilizar Games-Howell.
Ahora podemos ver que el medicamento 3 era diferente del 1 y 2.
No olvide verificar la normalidad de los residuos antes de comenzar este análisis; discutiremos esto más adelante.
¡Nuestros artículos completos sobre el ANOVA!
3. Correlación de Pearson entre dos variables
Para comprobar si hay un correlación entre dos variables cuantitativas, podemos utilizar el análisis de correlación de Pearson.
En este (aqui), comprobaremos si existe correlación entre la altura (cm) y el peso (kg) de un grupo de deportistas.
En Los dE TRATAMIENTOS A continuación, tenga en cuenta la siguiente información:
(1) A medida que PSPP crea una matriz de correlación, los dos cuadros representan los mismos resultados. Primero se probó la correlación entre ALTURA x PESO y luego entre PESO x ALTURA, es decir, lo mismo cambiando solo el orden.
(2) El resultado fue significativo, con p < 0.001, lo que indica una correlación entre las dos variables.
(3) El coeficiente de correlación, r, que puede variar de -1 a +1 e indica la fuerza y dirección de la correlación, mostró un valor de +0.95, es decir, existe una fuerte correlación positiva entre ALTURA y PESO.
No olvide verificar la normalidad antes de comenzar este análisis; discutiremos esto más adelante.
4. Comprobación de la normalidad de los datos
Hay varias formas de comprobar si un conjunto de datos se ajusta al distribución normal.
Las formas son la inspección visual de gráficos, medidas resumidas como curtosis y asimetría y pruebas inferenciales.
Cosas crítico información sobre los resultados:
Podemos verificar normalidad analizando diversas características de los datos.
Además de visual inspección y resumen medidas, Hay inferencial pruebas: la prueba de Shapiro-Wilk ha sido una de las más indicadas.
(1) Prueba de normalidad inferencial de Shapiro-Wilk = Para que los datos analizados se ajusten a la distribución normal, deben estar por encima del nivel de significancia, p > 0.05.
(2) La asimetría y la curtosis deben tener valores entre -1 y +1. En una distribución normal, ambas medidas son cero. Sin embargo, si sus valores están entre -1 y +1, se considera que los datos siguen satisfactoriamente la distribución normal.
(3) Gráfico QQ normal = Los datos, representados por círculos, deben seguir la línea en el gráfico.
(4) La media y la mediana deben tener valores similares.
(5) El coeficiente de variación debe ser inferior al 30%.
*Coeficiente de variación (CV) = Divide la desviación estándar por la media y multiplica el resultado por 100.
Un aspecto esencial de la verificación del supuesto de normalidad de las pruebas inferenciales es que debemos realizar el procedimiento anterior a partir de los residuos del análisis, no de los datos brutos.
5. Transformación de datos
Si se viola el supuesto de normalidad, puede probar con un análisis de datos. .
Existen varias tipos de transformaciones, como logarítmica y raíz cuadrada.
6. Diagrama de dispersión
Podemos hacer gráfico de dispersión, histogramas y gráficos de barras en PSPP.
Aunque estos son los más comúnmente tipos de gráficos utilizados, creemos que faltan otras opciones.
Para el diagrama de dispersión necesitamos dos variables cuantitativas.
Observaciones finales
Hemos encontrado algunos menores problemas con PSPP, como las posibilidades gráficas limitadas.
A pesar de esto, el programa representa un exhaustivo paquete de análisis, incluidos los más utilizados. Satisfaría a una gran parte de los usuarios habituales.
Estos análisis son análisis descriptivo, pruebas t, ANOVA unidireccional, regresión lineal y logística, medidas de asociación, análisis de conglomerados, análisis factorial, análisis de confiabilidad, pruebas no paramétricas, etc.
Además, el programa es intuitivo y tiene una interfaz gráfica muy similar a SPSS, lo que facilitaría la migración de usuarios.
Estos hechos, junto con el hecho de que es totalmente gratis, sin períodos de vencimiento ocultos y sin paquetes adicionales vendidos, lo convierten en un excelente paquete estadístico para la mayoría de los casos.
Veredicto: PSPP es un excelente paquete estadístico para análisis más simples. Todavía falta mejorar para construir parcelas de calidad.
Preguntas frecuentes: PSPP, una alternativa gratuita a SPSS
P1: ¿Qué es el PSPP? PSPP es una alternativa gratuita y de código abierto a SPSS, que ofrece una funcionalidad e interfaz de usuario similares.
P2: ¿Cómo se compara PSPP con SPSS? PSPP cubre los análisis más comunes y tiene una interfaz de usuario similar pero carece de capacidades gráficas avanzadas.
P3: ¿PSPP es adecuado para el análisis de datos avanzado? PSPP es adecuado para tareas más sencillas, pero puede no ser ideal para análisis de datos más complejos que requieren capacidades gráficas avanzadas.
P4: ¿Puede el PSPP realizar ANOVA? Sí, PSPP puede realizar ANOVA unidireccional para comparar tres o más grupos.
P5: ¿Puede el PSPP crear diagramas de dispersión? Sí, PSPP puede crear diagramas de dispersión, histogramas y gráficos de barras.
P6: ¿Cómo puedo verificar la normalidad de los datos en PSPP? PSPP ofrece inspección visual de gráficos, medidas resumidas y pruebas inferenciales para verificar la normalidad de los datos.
P7: ¿PSPP ofrece opciones de transformación de datos? Sí, PSPP permite diversas transformaciones de datos, como transformaciones logarítmicas y de raíz cuadrada.
P8: ¿Puede el PSPP realizar regresión lineal y logística? Sí, PSPP admite análisis de regresión lineal y logística.
P9: ¿PSPP es completamente gratuito? Sí, PSPP es gratuito, sin períodos de vencimiento ocultos ni paquetes adicionales.
P10: ¿Dónde puedo descargar PSPP? PSPP se puede descargar de forma gratuita desde su sitio web oficial.
