Amint nagyobb mennyiségű adatot tartalmazó kutatásokat végez, szükségessé válik, hogy az adatelemzést Excelben végezzük, és egy erősebb szoftvert találjunk. Ez igazán ijesztő feladatnak tűnhet, különösen, ha még soha nem próbálkozott nagy adatok elemzésével. Számos adatelemző szoftverrendszer létezik, de nem mindig egyértelmű, hogy melyik fog a legjobban működni az Ön kutatásához. A kutatási adatok jellege, az Ön technológiai szakértelme és az Ön személyes preferenciái mind szerepet játszanak abban, hogy melyik szoftver fog a legjobban működni az Ön számára. Ebben a bejegyzésben ismertetem a Stata, az R és az SPSS előnyeit és hátrányait a kvantitatív adatelemzés tekintetében, és további forrásokra mutató linkeket adok meg. Minden adatelemző szoftver, amelyről ebben a bejegyzésben beszélek, elérhető az Illinois Egyetem hallgatói, oktatói és munkatársai számára a Scholarly Commons számítógépeken keresztül, és ha konkrét kérdései vannak, konzultációt ütemezhet a CITL-lel.
Rock your research with the right tools!
A kutatók körében gyakran a Stata-t tartják a leginkább felhasználóbarát adatelemző szoftvernek. A Stata népszerű a társadalomtudományokban, különösen a közgazdaságtanban és a politikatudományban. Ez egy teljes, integrált statisztikai szoftvercsomag, ami azt jelenti, hogy nagyjából minden statisztikai feladatot el tud végezni, amire csak szüksége van, beleértve a vizualizációt is. Egyszerre rendelkezik point-and-click felhasználói felülettel és parancssori funkcióval, könnyen megtanulható parancsszintaxissal. Ezenkívül rendelkezik egy verzió-ellenőrző rendszerrel, így bizonyos munkák szintaxisát elmentheti egy “do-fájlba”, hogy később hivatkozhasson rá. A Stata nem ingyenes a személyi számítógépen. Egy nyílt forráskódú programmal ellentétben nem programozhat saját függvényeket a Statába, így csak a már támogatott függvényekre korlátozódik. Végül, funkciói numerikus vagy kategorikus adatokra korlátozódnak, nem képes térbeli adatok és bizonyos más típusú adatok elemzésére.
Pros |
Cons |
|---|---|
| Használóbarát és könnyen tanulható | Egy egyéni licenc ára 125 és 425 dollár között lehet évente |
| Verszióvezérlés | Korlátozva bizonyos adattípusokra |
| Sok ingyenes online forrás a tanuláshoz | Nem lehet új funkciókat programozni a Statába |
Kiegészítő források:
- STATA YouTube csatorna:
- A Gentle Introduction to STATA by Alan C. Acock:
- Stata.com Resources for learning STATA: Rengeteg információ arról, hogyan kell bizonyos függvényeket végrehajtani a Stata-ban.
- The University Library’s Guide on STATA: Nagyszerű hely, ahol további forrásokra mutató linkeket találunk a Statáról.
R
Az R és a grafikus felhasználói felületű társa, az R Studio számos okból hihetetlenül népszerű szoftver. Az első és talán legfontosabb, hogy ingyenes, nyílt forráskódú szoftver, amely bármilyen operációs rendszerrel kompatibilis. Mint ilyen, a felhasználóknak erős és hűséges közössége van, akik megosztják munkájukat és tanácsaikat az interneten. Ugyanazokkal a funkciókkal rendelkezik, mint a Stata, mint például a point-and-click felhasználói felület, a parancssor, a menthető fájlok, valamint az erős adatelemzési és vizualizációs képességek. Emellett rendelkezik olyan képességekkel is, amelyekkel a Stata nem, mivel a nagyobb technikai szakértelemmel rendelkező felhasználók új funkciókat programozhatnak az R-rel, hogy különböző típusú adatokhoz és projektekhez használhassák. Az a probléma, amibe sokan belefutnak az R-rel kapcsolatban, hogy nem könnyű megtanulni. A programozási nyelv, amelyen működik, nem intuitív, és hajlamos a hibákra. E meredek tanulási görbe ellenére rengeteg ingyenes online forrás áll rendelkezésre az R megtanulásához.
Az előnyök |
A hátrányok |
|---|---|
| Az ingyenes nyílt-forráskódú szoftver | Mély tanulási görbe |
| Erős online felhasználói közösség | Lassú lehet |
| Programozható több funkcióval az adatelemzéshez |
Kiegészítő források:
- Introduction to R Library Guide: Az Illinois Egyetem Könyvtára által kiadott útmutatóban értékes áttekintéseket és útmutatókat talál.
- Quick-R by DataCamp: Ez a weboldal útmutatókat és szintaxis példákat kínál egy egész sor adatelemzési funkcióhoz az R-ben. A csomag telepítésétől kezdve a fejlett adatvizualizációkig minden.
- Learn R on Code Academy: Ingyenes, saját tempójú online tanfolyam az R használatának megtanulásához az adattudományhoz és azon túl.
- Nabble fórum: Egy fórum, ahol magánszemélyek konkrét kérdéseket tehetnek fel az R használatával kapcsolatban, és válaszokat kaphatnak a felhasználói közösségtől.
SPSS
Az SPSS egy IBM termék, amelyet kvantitatív adatelemzésre használnak. Nem rendelkezik parancssori funkcióval, hanem egy olyan felhasználói felülettel, amely teljesen point-and-click, és némileg hasonlít a Microsoft Excelre. Bár nagyon hasonlít az Excelre, nagyobb adathalmazokat gyorsabban és könnyebben tud kezelni. Az SPSS-szel kapcsolatos egyik fő panasz az, hogy használata megfizethetetlenül drága, az egyes csomagok éves ára 1290 és 8540 dollár között mozog. Hogy ellensúlyozza a drágaságát, hihetetlenül könnyű megtanulni. Nem műszaki beállítottságú emberként kevesebb mint egy óra alatt megtanultam a használatát az Illinois-i Egyetem könyvtárának online oktatóprogramját követve. Az én véleményem erről a szoftverről azonban az, hogy hacsak nincs igazán szüksége egy erősebb eszközre, maradjon az Excelnél. Túlságosan hasonlóak ahhoz, hogy indokolttá váljon ennek a speciális szoftvernek a keresése.
Pros |
Cons |
|---|---|
| Gyorsan és könnyen megtanulható | Már messze a legdrágább |
| Megtanulható. Nagy mennyiségű adatot tud kezelni | Korlátozott funkcionalitás |
| Nagyszerű felhasználói felület | Nagyon hasonlít az Excelhez |
Kiegészítő források:
- OpenLearn- Getting Started with SPSS: Ingyenes és nyílt online tanfolyam az SPSS adatelemzésre való használatának elsajátításához.
- LinkedIn Learning: SPSS Statistics Essentials képzés: Ingyenes online tanfolyam az SPSS alapjainak elsajátításához.
- How to use SPSS: A step-by-step guide to analysis and interpretation by Brian Cronk: Ez a könyv egy kezdő útmutató az SPSS adatelemzésre való használatához, amely elérhető a Scholarly Commons gyűjteményen keresztül.
