? Det finns två sätt du kan utföra statistiska analyser på datorn . Ett är att använda en dedikerad statistisk paket som SPSS , Minitab eller SAS . Det andra är att använda en mer generaliserad datahantering eller kalkylprogram , t.ex. Microsoft Excel eller Open Office kalkylblad . De sistnämnda har sina egna fördelar , främst på grund av att vara lättflytande , vilket innebär att det finns ingen fast struktur till sina kalkylblad och data kan organiseras men du önskar . Dock dedicerade program är mer lämplig för analys av data för ett antal skäl . Olika tekniker
Eftersom statistisk analys paket är speciellt framtagen för statistisk dataanalys , medan generella programmen också omfattar andra förfaranden med hjälp av data såsom redovisnings former eller fakturering , de erbjuder ett bredare utbud av tekniker , diagram och grafer. De omfattar också fler metoder för rengöring och sortering av data för att förbereda den för senare analys . Dessutom kanske kalkylprogram stöder endast flesta dataanalyser direkt efter installation , och plug - ins kan krävas för att få tillgång till mer komplexa tekniker . Addera Data Management
p Det är sant att kalkylprogram ger mer kontroll över var och hur man organiserar dina data . Men detta är också en nackdel . Även om du inte kan helt enkelt gå datablock runt i ett program som SPSS , detta för att hålla uppgifterna organiseras på det mest optimala sättet . En rad representerar alltid ett enskilt fall , och en kolumn en enda variabel . Detta gör analyserna snabbare , eftersom programmet redan vet var de variabler och fall är . I ett kalkylblad , måste detta definieras manuellt med varje analys .
Organisation av
utgång
dataanalyser program också är utformade för att hålla produktionen separat från data själv . I ett program som Excel , måste resultaten av analysen placeras i ett kalkylblad , där det riskerar att skriva över andra uppgifter och utgångar eller skrivs över sig själv av misstag vid en senare tidpunkt . Mest hängivna analysprogram ta detta ett steg längre och utgångar lagra i separata filer till de viktigaste uppgifterna själv .
Noggrannhet
noggrannhet fristående statistisk analys paketen är generellt mer tillförlitlig än generella datahantering program . Detta är av olika skäl , bland annat möjligheten för en cell i ett kalkylblad för att vara både en formel och ett värde , något som inte är möjligt i en statistik paket . Tester av Excel statistisk analys add-on , Analysis ToolPak , har visat felaktiga resultat i analyser som regression och multipel regression . Detta problem är särskilt uttalad med mer komplexa analyser , som exempelvis innebär kategoriska variabler .
