El software estadístico comúnmente utilizado en la investigación cuantitativa en la investigación preescolar incluye
El software estadístico comúnmente utilizado para la investigación cuantitativa en la investigación preescolar incluye:
1. SPSS (Paquete estadístico para ciencias sociales)
SPSS es un potente software de análisis estadístico. ampliamente utilizado en los campos de investigación de ciencias sociales y negocios. Proporciona una gran cantidad de métodos estadísticos y herramientas de análisis de datos, incluidas estadísticas descriptivas, análisis de varianza, análisis de regresión, análisis factorial, etc. SPSS es fácil de usar y adecuado tanto para principiantes como para investigadores profesionales.
2.SAS (Sistema de análisis estadístico)
SAS es un software de análisis estadístico integral que se utiliza principalmente para analizar conjuntos de datos complejos a gran escala. Tiene poderosas capacidades de procesamiento de datos y funciones de análisis estadístico, admite una variedad de métodos complejos de análisis de datos y es adecuado para la investigación académica y la toma de decisiones comerciales.
3. Lenguaje R
El lenguaje R es un lenguaje de dibujo de gráficos y computación estadística de código abierto y gratuito, ampliamente utilizado para el análisis y la visualización de datos. El lenguaje R tiene un rico conjunto de funciones estadísticas y paquetes de software que pueden realizar diversos análisis estadísticos, minería de datos y tareas de aprendizaje automático. Debido a su naturaleza de código abierto, el lenguaje R goza de un amplio apoyo por parte de instituciones académicas y de investigación.
4.Excel
Aunque Excel no es un software estadístico especializado, proporciona funciones básicas de análisis estadístico y es adecuado para procesar pequeños conjuntos de datos y realizar cálculos estadísticos simples.
Excel tiene una interfaz amigable y fácil de usar, adecuado para principiantes y tareas de investigación generales.
5.Python
Python es un lenguaje de programación de propósito general que también tiene poderosas capacidades de análisis de datos y computación científica. Utilizando bibliotecas relacionadas con Python, como NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, etc., los investigadores pueden realizar una variedad de análisis estadísticos, manipulaciones de datos y visualizaciones.