¿Qué software se utiliza para la programación SAS?
La siguiente es una introducción completa:
Unidad de fuente de alimentación adicional (abreviatura de Conjunto de fuente de alimentación suplementaria)
Uso general. SPSS es muy fácil de usar, por lo que los principiantes lo aceptan con mayor facilidad. Tiene una interfaz interactiva en la que se puede hacer clic con menús desplegables para seleccionar comandos para ejecutar. También tiene formas de aprender su lenguaje de "sintaxis" copiando y pegando, pero estas sintaxis suelen ser complejas y poco intuitivas.
Gestión de datos. SPSS tiene un editor de datos fácil de usar similar a Excel que se puede utilizar para ingresar y definir datos (valores faltantes, etiquetas numéricas, etc.). No es una herramienta poderosa de administración de datos (aunque la versión SPS 11 ha agregado algunas funciones para). agregar archivos de datos), pero su efecto es limitado). SPSS también se utiliza principalmente para operar con un solo archivo y es difícil procesar varios archivos al mismo tiempo. Su archivo de datos tiene 4096 variables y la cantidad de registros está limitada por el espacio en disco.
Análisis estadístico. SPSS también puede realizar la mayoría de los análisis estadísticos (análisis de regresión, regresión logística, análisis de supervivencia, análisis de varianza, análisis factorial, análisis multivariado). Sus ventajas radican en el análisis de varianza (SPSS puede probar muchos efectos especiales) y el análisis multivariado (análisis de varianza multivariado, análisis factorial, análisis discriminante, etc.), y la función de análisis de modelo mixto se ha agregado en SPSS11.5. Sus deficiencias son que no existe un método sólido (no se puede completar una regresión sólida ni obtener una desviación estándar sólida) y la falta de análisis de datos de encuestas (SPSS12 agrega un módulo para completar parte del proceso).
Función de dibujo. La interfaz interactiva para dibujar en SPSS es muy sencilla. Una vez dibujado el gráfico, puedes modificarlo según sea necesario haciendo clic en él. La calidad de este tipo de gráficos es muy buena y se pueden pegar en otros archivos (documentos de Word o Powerpoint, etc.) SPSS también tiene declaraciones de programación para dibujar, pero no puede producir algunos efectos de dibujo de interfaz interactiva. Esta declaración es más difícil que una declaración de Stata, pero más simple (menos funciones) que una declaración de SAS.
Para resumir. SPSS busca la simplicidad (su lema es "Estadísticas reales, simplicidad real") y lo logra. Pero si eres un usuario avanzado, perderás interés en él con el tiempo. SPSS es una potencia en cartografía. Al carecer de métodos de encuesta sólidos, lidiar con procesos estadísticos de vanguardia es su talón de Aquiles.
stata
Uso general. Stata es popular tanto entre principiantes como entre usuarios avanzados por su simplicidad y potentes funciones. Al usarlo, solo puede ingresar un comando a la vez (adecuado para principiantes), o puede ingresar varios comandos a la vez a través de un programa Stata (adecuado para usuarios avanzados). De esta forma, aunque se produzcan errores, serán más fáciles de detectar y corregir.
Gestión de datos. Aunque Stata no es tan poderoso como SAS en términos de administración de datos, todavía tiene muchos comandos de administración de datos simples y poderosos que pueden simplificar operaciones complejas. Stata se utiliza principalmente para operar un archivo de datos a la vez y es difícil procesar varios archivos al mismo tiempo. Con la introducción de Stata/SE, las variables en un archivo de datos de Stata ahora pueden llegar a 32,768, pero cuando un archivo de datos excede el rango permitido de la memoria de la computadora, es posible que no pueda analizarlo.
Análisis estadístico. Stata también puede realizar la mayoría de los análisis estadísticos (análisis de regresión, regresión logística, análisis de supervivencia, análisis de varianza, análisis factorial y algunos análisis multivariados).
Las mayores fortalezas de Stata pueden ser el análisis de regresión (contiene herramientas de funciones de análisis de regresión fáciles de usar) y la regresión logística (con procedimientos para interpretar los resultados de la regresión logística, fáciles de usar para regresión logística ordinal y múltiple). Stata también tiene una serie de buenos métodos robustos, que incluyen regresión robusta, regresión de desviación estándar robusta y otros comandos que incluyen una estimación de desviación estándar robusta. Además, en el campo del análisis de datos de encuestas, Stata tiene ventajas obvias y puede proporcionar análisis de datos de encuestas, como análisis de regresión, regresión logística, regresión de Poisson y regresión de probabilidad. Las desventajas radican en el análisis de varianza y los métodos multivariados tradicionales (análisis de varianza multivariado, análisis discriminante, etc.). ).
Función de dibujo. Al igual que SPSS, Stata puede proporcionar una interfaz interactiva para dibujar mediante un comando o un clic del mouse. A diferencia de SPSS, no dispone de editor gráfico. Entre los tres programas, su sintaxis de comando de dibujo es la más simple pero la más poderosa. La calidad gráfica también es muy buena y cumple con los requisitos editoriales. Además, los gráficos tienen un gran propósito al complementar el análisis estadístico. Por ejemplo, varios comandos pueden simplificar la generación de diagramas de dispersión durante la discriminación de regresión.
Para resumir. Stata es una gran combinación de facilidad de uso y potente funcionalidad. Aunque es simple y fácil de aprender, sus funciones en la gestión de datos y muchos métodos estadísticos de vanguardia siguen siendo muy poderosas. Los usuarios pueden descargar fácilmente programas que otros ya tienen, o escribir los suyos propios e integrarlos estrechamente con Stata.
Scandinavian Airlines
Uso general. SAS es popular entre los usuarios avanzados debido a su potente funcionalidad y programabilidad. Es por ello que es uno de los software más difíciles de dominar. Cuando utilice SAS, debe escribir un programa SAS para procesar y analizar los datos. Si hay un error en el programa, es difícil encontrarlo y corregirlo.
Gestión de datos. Cuando se trata de gestión de datos, SAS es muy potente y le permite procesar sus datos de cualquier forma posible. Contiene procedimientos SQL (lenguaje de consulta estructurado) y las consultas SQL se pueden utilizar en conjuntos de datos SAS. Pero se necesita mucho tiempo para aprender y dominar la gestión de datos del software SAS. Los comandos para realizar muchas tareas complejas de gestión de datos son mucho más simples en Stata o SPSS. Sin embargo, SAS puede procesar varios archivos de datos simultáneamente, lo que facilita este trabajo. Puede manejar 32.768 variables y el número máximo de registros permitidos por el espacio del disco duro.
Análisis estadístico. SAS puede realizar la mayoría de los análisis estadísticos (análisis de regresión, regresión logística, análisis de supervivencia, análisis de varianza, análisis factorial, análisis multivariado). Las ventajas de SAS pueden residir en su análisis de varianza, análisis de modelo mixto y análisis multivariado. Las desventajas son principalmente la regresión logística ordenada y multivariada (porque estos comandos son más difíciles) y los métodos robustos (es difícil completar métodos robustos como el robusto). regresión). Aunque admite el análisis de datos de encuestas, todavía es bastante limitado en comparación con Stata.
Función de dibujo. Entre todos los programas estadísticos, SAS tiene la herramienta gráfica más potente, proporcionada por el módulo SAS/Graph. Sin embargo, el aprendizaje del módulo SAS/Graph también es muy profesional y complejo, y la producción de gráficos utiliza principalmente lenguajes de programación. Aunque SAS 8 puede realizar dibujos interactivos haciendo clic con el mouse, no es tan simple como SPSS.
Para resumir. SAS es adecuado para usuarios avanzados. La curva de aprendizaje es ardua y las etapas iniciales pueden resultar desalentadoras. Sin embargo, los usuarios avanzados todavía lo prefieren debido a su potente gestión de datos y su capacidad para procesar grandes cantidades de archivos de datos simultáneamente.
Evaluación integral
Cada software tiene sus propias características únicas y es difícil evitar sus propias debilidades. En términos generales, SAS, Stata y SPSS son un conjunto de herramientas que se pueden utilizar para diversos análisis estadísticos. Con Stat/Transfer, se pueden convertir diferentes archivos de datos en segundos o minutos. Por lo tanto, puede elegir un software diferente según la naturaleza del problema que esté enfrentando. Por ejemplo, si desea analizar mediante modelos mixtos, puede elegir SAS; para la regresión logística, seleccione Stata; si desea analizar la varianza, la mejor opción es, por supuesto, SPSS.
Si realiza análisis estadísticos con frecuencia, se recomienda encarecidamente que recopile el software anterior en su kit de herramientas de procesamiento de datos.