El software estadístico gratuito es una alternativa práctica a los paquetes comerciales. En general, el software estadístico gratuito da resultados que son los mismos que los resultados de los programas comerciales, y muchos de los paquetes son bastante fáciles de aprender, utilizando sistemas de menú, aunque algunos son controlados por comandos. Estos paquetes provienen de una variedad de fuentes, incluidos gobiernos , organizaciones no gubernamentales (ONG) como la UNESCO y universidades , y también son desarrollados por individuos.
Algunos paquetes se desarrollan para propósitos específicos (por ejemplo, análisis de series de tiempo, análisis de factores, calculadoras para distribuciones de probabilidad, etc.), mientras que otros son paquetes generales, con una variedad de procedimientos estadísticos. Otros son metapaquetes o entornos informáticos estadísticos, que permiten al usuario codificar procedimientos estadísticos completamente nuevos. Este artículo es una revisión de los paquetes estadísticos generales.
Breve historia del software estadístico gratuito
Algunos de los paquetes de software gratuitos provienen de organizaciones gubernamentales o de ONG , como Epi Info , de los CDC [1] (Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades) e IDAMS de la UNESCO. [2] Algunos otros paquetes de software son de organizaciones o universidades más pequeñas o independientes, como Instat [3] o Irristat. [4] Otros dos paquetes, R , [5] y PSPP, están siendo desarrollados como parte del Proyecto GNU por un gran grupo de individuos, muchos de ellos voluntarios, en todo el mundo. Estos paquetes son notables porque no son solo de código abierto, sino también software libre en el mismo sentido en que el material escrito en Wikipedia es gratuito: otros pueden editar, usar y redistribuir a voluntad.
Al menos un paquete, WinIDAMS, fue desarrollado con el propósito de poner tecnologías clave a disposición de aquellos que de otra manera no podrían pagarlas, para potenciar el desarrollo. [6] OpenStat e Instat se desarrollaron como material didáctico. [3] [7] Otros paquetes se desarrollaron para propósitos específicos, pero pueden usarse de manera más general. Algunos ejemplos son Irristat, [4] desarrollado para análisis agrícola, y Epi Info, [1] desarrollado para salud pública. Varios de los paquetes, PSPP, R y Osiris, no parecen dar ninguna declaración sobre por qué fueron desarrollados, aparte del uso general para análisis estadístico.
Estos paquetes de software gratuitos se han utilizado en varias publicaciones académicas. Por ejemplo, OpenStat se utilizó en una carta de investigación a JAMA [8] y en varios estudios publicados. [9] [10] [11] Irristat se usa en un informe agrícola, [12] EasyReg se enumera o se usa en varios artículos, [13] [14] [15] EpiInfo también se usó en varios artículos, [16] [ 17] [18] R se utilizó en varios artículos [19] [20] [21] y WinIdams se utilizó en otros artículos. [22] [23]
Aunque Microsiris no parece utilizarse en la investigación académica, el autor del programa fue uno de los autores originales de OSIRIS, [24] que fue el programa inicial a partir del cual se desarrolló WinIdams. [25] El autor de Microsiris también ha contribuido o co-contribuido con varios componentes a WinIdams. [25]
Reseñas de software estadístico gratuito
Hay algunas revisiones de software estadístico gratuito. Hubo dos revisiones en revistas (pero no revisadas por pares), una de Zhu y Kuljaca [26] y otro artículo de Grant que incluyó principalmente una breve revisión de R. [27] Zhu y Kuljaca describieron algunas características útiles del software, como facilidad de uso, varios procedimientos estadísticos y capacidad para desarrollar nuevos procedimientos. Revisaron varios programas e identificaron cuáles, en ese momento, tenían la mayor funcionalidad. En ese momento, es posible que varios de los programas no hayan tenido toda la capacidad deseada para las estadísticas avanzadas. Grant revisó algunas de las características de programación de R y mencionó brevemente la disponibilidad de otros programas. Otro artículo revisó paquetes estadísticos, principalmente comerciales, pero incluye R. [28] Un artículo revisó EasyReg e incluyó una discusión sobre su precisión. [29]
Solo una revisión ha comparado el resultado de varios paquetes. [30] En esta revisión, todos los paquetes leen archivos CSV o formato Microsoft Excel . Todos los paquetes dieron exactamente los mismos resultados para correlación y regresión . Los paquetes de software gratuito también dieron los mismos resultados de regresión que sobresalió. Una de las principales diferencias entre los paquetes era cómo manejaban los datos faltantes . Con los conjuntos de datos de ejemplo utilizados en la revisión, y para las versiones de paquetes disponibles en noviembre de 2006 cuando se realizó esta revisión, dos paquetes, MicrOsiris y Epi Info, podrían leer archivos con espacios en blanco en busca de faltantes. Otros dos programas, Stat4U y WinIdams necesitan algo para los que faltan, como -9 o -9,99. Los otros paquetes solo podían manejar conjuntos de datos sin valores perdidos.
Dos sitios web que enumeran software también tienen reseñas muy breves de cada paquete. Estos dos sitios son StatCon [31] y Pezzullo. [32] Estos sitios ofrecen principalmente una breve lista de las características disponibles en los paquetes. También hay una revista específicamente para software estadístico, [33] aunque el foco principal está en software comercial, R y algunos fragmentos de codificación.
Por el contrario, hay varias revisiones de software estadístico comercial, como una comparación entre varios paquetes importantes [34] y una breve revisión de varios paquetes. [35]
Uso de software estadístico gratuito
Antes de utilizar cualquier paquete estadístico, generalmente es una buena idea tener una sólida formación en estadística . Luego, los paquetes se pueden usar de la mejor manera, por ejemplo, para elegir la prueba más adecuada, para asegurarse de que se cumplan todos los supuestos necesarios, de modo que se puedan sacar las conclusiones adecuadas.
Una vez que se comprenden los problemas estadísticos, el siguiente paso es decidir qué paquete utilizar. La mayoría de estos paquetes se manejan mediante menús y se pueden aprender en un par de horas como máximo, excepto R, que generalmente está controlado por código y requiere mucho más tiempo para aprender, y hasta cierto punto Epi Info de los CDC, que también lleva algo de tiempo. aprender.
Varios de los paquetes también tienen tutoriales. Estos tutoriales ayudan con una introducción básica y el aprendizaje de los conceptos básicos de los programas. Por ejemplo, los CDC tienen tutoriales sobre Epi Info . [36] [37] La página de los CDC también enumera un tutorial de presentación de diapositivas en video de la Universidad de Nebraska, [38] y otro sitio tiene clases de capacitación en línea. [39] R tiene una gran cantidad de tutoriales y manuales, en inglés y otros idiomas [40] [41] [42] y un sitio de preguntas frecuentes. [43] PSPP tiene un tutorial particularmente fácil de seguir y un rico conjunto de análisis estadísticos, que incluyen prueba T, Anova factorial y unidireccional, regresión lineal y logística y análisis de componentes principales. También tiene la posibilidad de que sea muy fácil importar datos de muchos otros formatos de archivo diferentes. Algunos de los paquetes tienen listas de discusión por correo electrónico, incluidos R [44] y PSPP. [45]
La mayoría de los paquetes tienen manuales, guías o páginas de ayuda en línea. Estos son útiles cuando hay preguntas sobre procedimientos específicos o pruebas estadísticas. Algunos manuales o guías son para R , [46] PSPP , [47] y Zelig . [48] El sitio de los CDC EpiInfo en sí no tiene un manual, pero un miembro de la facultad de la Escuela de Salud Pública de Emory tiene un manual introductorio. [49]
Por último, hay varios paquetes comerciales como SAS , [50] SPSS [51] y muchos otros. [52] La mayoría de los principales paquetes comerciales y gratuitos tienen muchos procedimientos estadísticos en común. La razón principal para usar paquetes gratuitos es probablemente el costo.
Paquetes basados en menú
Muchos de los paquetes tienen algún tipo de menú de apertura que se utiliza para obtener o ingresar los datos, manipular los datos y seleccionar el análisis estadístico. Luego, después de iniciar el programa, generalmente se pueden obtener datos, ya sea de conjuntos de datos guardados previamente o importándolos de algún otro formato. Desde este menú, se pueden importar archivos de datos en varios formatos. Por ejemplo, si los datos están en formato CSV (texto con comas entre valores), el programa reconoce el formato y crea un conjunto de datos a partir del archivo CSV. Finalmente, el programa se puede utilizar para hacer algunos análisis. En este menú de análisis se pueden seleccionar las variables de interés, junto con otras opciones. Luego se ejecuta el análisis y se obtienen los resultados.
Paquetes controlados por comandos
Algunos programas, como WinIDAMS, necesitan comandos para muchos de sus procedimientos. WinIDAMS tiene un menú interactivo para leer datos, pero luego los procedimientos estadísticos específicos necesitan un conjunto de comandos de texto. Por ejemplo, las líneas de comando de texto para frecuencias tienen este aspecto:
- $ COMMENT frecuencias básicas de datos de prueba
- $ MESAS DE CARRERA
- $ ARCHIVOS
- DICTIN = PD_data_idams.dic
- DATAIN = PD_data_idams.dat
- $ CONFIGURACIÓN
- TABLAS DE FRECUENCIAS
- IMPRESIÓN = (CDICT)
- MESAS
- ROWVARS = (V21) CELDAS = (ROWP, FREQS)
Este conjunto de comandos identifica el procedimiento (tablas), el conjunto de datos y el diccionario (PD_data_idams.dat y dic) y las variables. Todos los procedimientos tienen varias opciones descritas en los manuales.
R se puede utilizar tanto a través de menús como como lenguaje de programación y como intérprete.
Obteniendo datos
La mayoría de los paquetes pueden importar datos desde Excel o CSV (texto con comas que separan valores).
Una consideración es si faltan datos. Algunos paquetes, como PSPP y MicrOsiris, pueden lidiar automáticamente con los datos faltantes. Entonces, por ejemplo, digamos que un conjunto de datos se ve así:
Nombre | Edad | Sexo | Nacido en Estados Unidos | La licenciatura |
---|---|---|---|---|
José | 31 | METRO | sí | licenciado en Letras |
Sam | METRO | No | SRA | |
Salida | 28 | F | Doctor. |
En este conjunto de datos, a Sam le falta su edad y a Sally le falta si nació en los EE. UU. Cuando algunos paquetes, como PSPP o MicrOsiris, leen o importan el conjunto de datos original, los paquetes reconocerán que faltan esos valores y realizarán sus cálculos en consecuencia. MicrOsiris asigna automáticamente 1.5 o 1.6 mil millones a los espacios en blanco como faltantes, y estos valores se excluyen del análisis. [53]
Otros paquetes necesitan un 'marcador de posición', como '-9' donde faltan datos. [54] Antes de que se utilice el paquete para leer los datos, el conjunto de datos debe editarse para colocarlo en un marcador de posición donde faltan datos. Así por ejemplo:
Nombre | Edad | Sexo | Nacido en Estados Unidos | La licenciatura |
---|---|---|---|---|
Col | 31 | METRO | sí | licenciado en Letras |
Sam | -9 | METRO | No | SRA |
Salida | 28 | F | -9 | Doctor. |
Si el conjunto de datos realmente incluye '-9', entonces, cuando se lean los datos en el programa, se tendrá que decir cuándo el -9 significa que faltan datos.
Limitaciones de paquetes
La mayoría de los paquetes tienen limitaciones de algún tipo.
Las variables en WidIDAMS están limitadas a 9 dígitos de longitud [55] y, por lo tanto, deben manipularse antes del análisis. Varios de los programas, incluidos Easyreg, Epidata e Instat, no parecen manejar los datos faltantes o no los manejan bien. [30] Si bien EpiInfo tiene muchos procedimientos estadísticos, la correlación no es uno de ellos. Más bien, la correlación se encuentra por regresión. [56] Esto significa que EpiInfo no producirá una sola tabla que muestre correlaciones entre múltiples variables. Según el manual de instalación de Zelig, el uso de Zelig requiere que R y varias de sus bibliotecas ya estén instaladas, y la instalación también requiere cierto grado de experiencia en R. [48] Un límite de MicrOsiris está en el manejo de la salida. Cuando se completan los cálculos, la salida recorre los resultados, pero también aparecen varios cuadros de menú sobre los resultados, por lo que no se puede acceder a los resultados. Sin embargo, la salida se puede guardar como un archivo de texto y luego usarse.
Una limitación es específica de los programas desarrollados por individuos. El soporte para estos programas está limitado al tiempo que el autor tiene disponible. Si bien los autores pueden, y a menudo lo hacen, responder con bastante rapidez cuando hay pocas personas que hacen preguntas, si demasiadas personas hacen preguntas o el autor está ocupado por lo demás, el soporte sería más lento en consecuencia.
R está escrito y utilizado por una gran cantidad de personas en todo el mundo, y se pueden usar muchos foros y otras instalaciones de Internet para obtener apoyo de otros usuarios. Si bien R es poderoso, la curva de aprendizaje puede ser bastante empinada para aquellos que aún no están familiarizados con otros tipos de programación científica. [57]
Ver también
- Lista de software estadístico
- Revista de software estadístico
Referencias
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enlaces externos
Páginas que enumeran y describen paquetes de software estadístico gratuitos:
- Lista de John C. Pezzullo
- Lista de Gene Shackman
- Lista de StatSci.org
- Lista de StatCon
- Lista de Lars Balzer