¿SAS, STATA y SPSS, tres software estadísticos importantes? ¿Cuál será el contenido de oro en el futuro?

SAS y stata se utilizan en países extranjeros. A los ojos de los profesionales, SPSS es simplemente un software tonto (sin significado peyorativo, de hecho es más rápido para análisis simples). Personalmente, siento que la relación entre SAS y SPSS es similar a la que existe entre PS y MeituXiuXiu ==. En medicina y bioestadística, sólo se reconoce SAS. Stata es realmente fácil de aprender y especialmente fácil de usar. Depende del tipo de empresa en el que quieras utilizarlo. Si está en el extranjero o en una empresa extranjera, igualmente debería utilizar SAS. En grandes empresas nacionales, se puede utilizar stata o r, y también se aceptan dibujos de SPSS.

La siguiente es una introducción completa:

SPSS

Uso general. SPSS es muy fácil de usar, por lo que es más aceptado por los principiantes. Tiene una interfaz interactiva en la que se puede hacer clic y puede usar menús desplegables para seleccionar los comandos que necesita ejecutar. También tiene un método de copiar y pegar para aprender su lenguaje de "sintaxis", pero estas sintaxis suelen ser muy 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 de gestión de datos muy poderosa (aunque la versión 11 de SPS agregó algunos comandos para hacer crecer archivos de datos, su efectividad es limitada). SPSS también se utiliza principalmente para operar con un archivo y es difícil manejar 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 es capaz de realizar la mayoría de los análisis estadísticos (análisis de regresión, regresión logística, análisis de supervivencia, análisis de varianza, análisis factorial, análisis multivariado). Su ventaja radica en el análisis de varianza (SPSS puede completar la prueba de varios efectos especiales) y el análisis multivariado (análisis de varianza multivariado, análisis factorial, análisis discriminante, etc. SPSS versión 11.5 también agrega la función de análisis de modelo mixto). Sus deficiencias son que no tiene un método robusto (no puede completar una regresión robusta ni obtener errores estándar robustos) y carece de análisis de datos de encuestas (SPSS versión 12 agrega un módulo para completar parte del proceso).

Función de dibujo. La interfaz interactiva para dibujar en SPSS es muy sencilla. Una vez que dibujas el gráfico, puedes modificarlo según sea necesario haciendo clic en él. Este gráfico es de excelente calidad y se puede pegar en otros archivos (documento de Word o Powerpoint, etc.). SPSS también tiene declaraciones de programación para dibujar, pero no puede producir algunos efectos del dibujo de interfaz interactiva. Este tipo de declaración es más difícil que la declaración Stata, pero más simple que la declaración SAS (menos poderosa).

Resumen. SPSS se esfuerza por ser simple y fácil (su eslogan es "estadísticas reales, realmente simples"), y lo logra. Pero si eres un usuario avanzado, perderás interés en él con el tiempo. SPSS es fuerte en cartografía, pero su debilidad está en el manejo de procesos estadísticos de vanguardia debido a la falta de métodos de investigación sólidos.

Stata

Uso general. Stata es generalmente popular entre principiantes y usuarios avanzados por su simplicidad y potentes funciones. Al usarlo, puede ingresar solo 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, incluso si se produce un error, será más fácil encontrarlo y corregirlo.

Gestión de datos. Aunque las capacidades de administración de datos de Stata no son tan poderosas como las de SAS, todavía tiene muchos comandos de administración de datos simples y poderosos que pueden facilitar operaciones complejas. Stata se utiliza principalmente para operar con un archivo de datos a la vez y es difícil procesar varios archivos al mismo tiempo. Con la introducción de Stata/SE, el número de variables en un archivo de datos de Stata ahora puede llegar a 32,768, pero cuando un archivo de datos excede el rango permitido por la memoria de la computadora, es posible que no pueda analizarlo.

Análisis estadístico. Stata también es capaz de 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 ventajas de Stata pueden ser el análisis de regresión (contiene herramientas de funciones de análisis de regresión fáciles de usar) y la regresión logística (tiene procedimientos adicionales para interpretar los resultados de la regresión logística y es fácil de usar para la regresión logística ordinal y múltiple).

Stata también tiene un buen conjunto de métodos robustos, que incluyen regresión robusta, regresión con errores estándar robustos y otros comandos que incluyen estimaciones de error estándar sólidas. 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. Donde se queda corto es con ANOVA y métodos multivariados tradicionales (MANOVA, análisis discriminante, etc.).

Función de dibujo. Al igual que SPSS, Stata puede proporcionar algunas interfaces interactivas de comando o clic del mouse para dibujar. A diferencia de SPSS, no dispone de editor gráfico. Entre los tres programas, su sintaxis de comando de dibujo es la más simple, pero sus funciones son las más poderosas. La calidad gráfica también es muy buena y cumple con los requisitos para su publicación. Además, estos gráficos desempeñan un papel muy bueno al complementar el análisis estadístico. Por ejemplo, muchos comandos pueden simplificar la producción de diagramas de dispersión en el proceso de discriminación de regresión.

Resumen. Stata logra una mejor combinación de facilidad de uso y funciones potentes. Aunque es sencillo de aprender, es muy potente en la gestión de datos y en muchos métodos estadísticos de vanguardia. Los usuarios pueden descargar fácilmente programas que otros ya tienen, o pueden escribir los suyos propios e integrarlos estrechamente con Stata.

SAS

Uso general. SAS es muy popular entre los usuarios avanzados debido a sus potentes funciones y capacidad de programación. Es por ello que es uno de los software más difíciles de dominar. Cuando utilice SAS, debe escribir programas SAS para procesar datos y realizar análisis. Si ocurre un error en un programa, será 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) para utilizar consultas SQL en conjuntos de datos SAS. Sin embargo, se necesita mucho tiempo para aprender y dominar la gestión de datos del software SAS. En Stata o SPSS, los comandos utilizados para completar muchas tareas complejas de gestión de datos son mucho más simples. Sin embargo, SAS puede procesar varios archivos de datos simultáneamente, lo que facilita este trabajo. Puede manejar hasta 32,768 variables y la cantidad máxima de registros que permite el espacio de su disco duro.

Análisis estadístico. SAS es capaz de realizar la mayoría de los análisis estadísticos (análisis de regresión, regresión logística, análisis de supervivencia, análisis de varianza, análisis factorial, análisis multivariado). La mejor parte de SAS es probablemente su análisis de varianza, análisis de modelos mixtos y análisis multivariado, mientras que sus desventajas son principalmente la regresión logística ordenada y múltiple (porque estos comandos son difíciles) y los métodos robustos (tiene dificultades para completar la regresión robusta y otros). métodos robustos). Aunque se admite el análisis de datos de encuestas, la comparación con Stata sigue siendo bastante limitada.

Función de dibujo. Entre todos los programas estadísticos, SAS tiene las herramientas gráficas más potentes, proporcionadas por el módulo SAS/Graph. Sin embargo, el aprendizaje del módulo SAS/Graph también es muy profesional y complicado, y la producción de gráficos utiliza principalmente lenguajes de programación. Aunque SAS 8 puede dibujar de forma interactiva haciendo clic con el mouse, no es tan simple como SPSS.

Resumen. SAS es adecuado para usuarios avanzados. El proceso de aprendizaje es arduo y las etapas iniciales pueden resultar desalentadoras. Sin embargo, los usuarios avanzados lo prefieren por su potente gestión de datos y su capacidad para procesar grandes cantidades de archivos de datos simultáneamente.

Evaluación general

Cada software tiene sus propias características únicas e inevitablemente tiene sus debilidades. En general, SAS, Stata y SPSS son un conjunto de herramientas que se pueden utilizar para una variedad de análisis estadísticos. Stat/Transfer puede 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 realizar análisis mediante modelos mixtos, puede elegir SAS, si desea realizar regresión logística, elija Stata si desea realizar análisis de 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 para facilitar el procesamiento de datos.