Ana Sayfa Yazılımlar En çok kullanılan 7 istatistiksel araç
En çok kullanılan 7 istatistiksel araç
Hipotezleri test etmek için araştırma yapıyoruz ve bunu veri elde ederek yapıyoruz. Umuyorum ki, eğer deneylerimiz doğru bir şekilde planlanırsa ve yürütülürse, bize dünya hakkında benzersiz bir şey söyleyebilecek iyi veriler elde edebiliriz.
Herhangi bir deneyin ilk kısmı olan planlama ve yürütme, kritik öneme sahip olsa da, savaşın sadece yarısıdır. Verilerin nasıl ele alındığı da önemlidir ve iyi verileri doğru şekilde analiz etmek çığır açan bulgulara ve anlayışlara yol açabilir.
Veri analizi genellikle araştırmayı tamamlamanın en korkutucu yönü olarak görülür, ancak bu şekilde olmak zorunda değildir. Verilerle ne yapacağınızı ve sonuçların nasıl yorumlanacağını anlamanız gerekirken, istatistiksel analiz için tasarlanmış yazılımlar bu işlemi mümkün olduğunca pürüzsüz ve kolay hale getirebilir.
Verilerin istatistiksel analizini yapmak için çok sayıda araç mevcuttur ve aşağıda insan davranışı araştırması için uygun en iyi yedi paketi listeliyoruz (belirli bir sırayla).
1. SPSS (IBM)
SPSS, (Sosyal Bilimler için istatistiksel paket) belki de insan davranışı araştırması içinde en çok kullanılan istatistik yazılım paketidir. SPSS, grafiksel kullanıcı ara yüzü (GUI) aracılığıyla açıklayıcı istatistikleri, parametrik ve parametrik olmayan analizleri ve sonuçların grafiksel tasvirlerini kolayca derleme olanağı sunar. Ayrıca, analizi otomatikleştirmek veya daha gelişmiş istatistiksel işlemleri gerçekleştirmek için komut dosyaları oluşturma seçeneğini de içerir.
R hem insan davranışı araştırmalarında hem de diğer alanlarda yaygın olarak kullanılan ücretsiz bir istatistiksel yazılım paketidir. Veri işlemenin çeşitli yönlerini basitleştirebilen çok çeşitli uygulamalar için araç kutuları (esasen eklentiler) mevcuttur. R çok güçlü bir yazılım olsa da, belirli bir kodlama derecesi gerektiren dik bir öğrenme eğrisine de sahiptir. Bununla birlikte, r ve ilgili eklentileri inşa etmek ve geliştirmek için aktif bir toplulukla birlikte gelir, bu da yardımın asla çok uzak olmamasını sağlar.
MatLab, mühendisler ve bilim adamları tarafından yaygın olarak kullanılan analitik bir platform ve programlama dilidir. R’de olduğu gibi, öğrenme yolu diktir ve bir noktada kendi kodunuzu oluşturmanız gerekecektir. Araştırma sorularınızı yanıtlamaya yardımcı olmak için bol miktarda araç kutusu da mevcuttur (fMRI, EEG verilerini analiz etmek için SPM gibi). MatLab’ı acemiler için kullanmak zor olsa da, kodlayabildiğiniz sürece (veya en azından ihtiyaç duyduğunuz araç kutusunu çalıştırabildiğiniz sürece) yapmak istediğiniz şey açısından büyük miktarda esneklik sunar.
İstatistiksel analiz için üstün bir çözüm olmasa da, MS Excel veri görselleştirme ve basit istatistikler için çok çeşitli araçlar sunar. Özet metrikleri ve özelleştirilebilir grafikler ve şekiller oluşturmak kolaydır, bu da verilerinin temellerini görmek isteyen birçok kişi için kullanılabilir bir araçtır. Birçok kişi ve şirket hem kendi hem de Excel’i nasıl kullanacağını bildiğinden, istatistiklere başlamak isteyenler için erişilebilir bir seçenek haline getirir.
5. SAS (Statistical Analysis Software)
SAS, GUI’Yİ kullanmak veya daha gelişmiş analizler için komut dosyaları oluşturmak için seçenekler sunan istatistiksel bir analiz platformudur. İş, sağlık ve insan davranışı araştırmalarında yaygın olarak kullanılan birinci sınıf bir çözümdür. Gelişmiş analizler yapmak ve yayına layık grafikler ve grafikler üretmek mümkündür, ancak kodlama bu yaklaşıma alışkın olmayanlar için de zor olabilir.
GraphPad Prism , öncelikle biyoloji ile ilgili istatistiklerde kullanılan birinci sınıf bir yazılımdır, ancak çeşitli alanlarda kullanılabilecek bir dizi yetenek sunar. Spss’ye benzer şekilde, analizleri otomatikleştirmek veya daha karmaşık istatistiksel hesaplamalar yapmak için komut dosyası seçenekleri mevcuttur, ancak işin çoğunluğu GUI aracılığıyla tamamlanabilir.
Minitab yazılımı, veri analizi için hem temel hem de oldukça gelişmiş istatistiksel araçlar sunar. GraphPad Prism benzer, komutlar GUI ve komut dosyası komutları aracılığıyla kullanılabilir, giriş seviyesi kullanıcıların yanı sıra daha karmaşık analizler yürütmek isteyen kullanıcılar için erişilebilir hale getirilebilir.
Yukarıda sıraladığımız gibi bir dizi farklı yazılım aracı mevcuttur ve her biri kullanıcısına farklı yetenekler sunar. Seçtiğiniz şey, araştırma sorunuz, istatistik bilgisi ve kodlama deneyimi de dahil olmak üzere bir dizi faktöre bağlı olacaktır.
Bu faktörler, veri analizinin en son noktasında olduğunuz anlamına gelebilir, ancak herhangi bir araştırmada olduğu gibi, elde edilen verilerin kalitesi, çalışma yürütmesinin kalitesine bağlıdır. Bu nedenle, gelişmiş istatistiksel yazılımlara (ve onu kullanma bilgisine) sahip olabileceğiniz halde, geçerli bir şekilde toplanmadıkları takdirde sonuçların çok fazla bir şey ifade etmeyeceğini akılda tutmak önemlidir.
Kaynak: Bryn Farnsworth Ph.D, https://imotions.com/blog/statistical-tools/