SPSS操作界面优点:SPSS最大的优点就是其操作简单,基本的操作使用软件提供的选项即可,相较于其他需要输入较复杂指令或编程的统计软件学习成本最低。如果用到的是较为传统典型的统计学模型,推荐使用SPSS。收费:是学习难度:简单自由度:较差EViewsEViews是Econometrics Views的缩写,通常称为计量经济学软件包,是美国QMS公司推出的基于Windows平台的专门从事数据分析、回归分析和预测的统计软件。EViews处理的基本数据对象是时间序列,每个序列有一个名称,只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作。Eviews使用图形交互式用户界面,拥有统计分析、线性回归分析、非线性单方程模型、联立方程模型、动态回归模型、分布滞后模型、VAR模型、ARCH/GARCH模型、离散选择模型、时间序列模型、编程与模拟等分析模块。
EViews操作界面优点:Eviews在计量软件中的操作也相对简单,大部分功能可以通过按键与简单的输入完成,兼顾了计量经济领域模型的复杂性与软件操作的难度,对于时间序列的建模尤其适用。收费:是学习难度:较简单自由度:较差R软件R软件是一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发,现在由“R开发核心团队”负责开发。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。
R软件操作界面优点:R软件最大的优点是它自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。另外,R软件还有一个重要的优点就是这是一款免费软件。收费:否学习难度:较难自由度:高StataStata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口,使用者自行建立程序时,软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册,包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。Stata是我国计量经济学界最常用的软件,能够实现绝大部分的计量分析模型,Stata的统计功能很强,除了传统的统计分析方法外,还收集了近20年发展起来的新方法,如Cox比例风险回归,指数与Weibull回归,多类结果与有序结果的logistic回归,Poisson回归,负二项回归及广义负二项回归,随机效应模型等。除此之外,Stata有着众多的外部命令,从而能够使其具有更加丰富的功能。

Stata操作界面 优点:Stata是最适合计量经济学分析的软件,绝大多数计量模型都可以使用Stata完美的实现,在统计分析能力方面Stata远远超过了SPSS,在许多方面也超过了SAS。由于Stata在分析时是将数据全部读入内存,在计算全部完成后才和磁盘交换数据,因此计算速度极快。同时,Stata绘制的图形也较为精美。收费:是学习难度:适中自由度:较高MatlabMatlab是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括Matlab和Simulink两大部分。Matlab在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
Matlab操作界面优点:Matlab具有高效的数值计算及符号计算功能,具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化。同时还具备功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具。收费:是学习难度:难自由度:较高SASSAS(全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM,简称SAS)是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所成立,开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本,并经过多年来的完善和发展,SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件,在各个领域得到广泛应用。SAS由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法,其分析技术先进,可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。
标题:如何选择最佳的论文统计软件?
链接:https://www.ltthb.com/news/sypc/137605.html
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用户评论
我是做生物学研究的,我基本都是用R语言了,感觉操作起来还是挺方便的,很多生物学分析相关的包都有自带的,比其他分析软件都要好用!
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感觉还是stata更稳妥一些吧,用过很多年,对它的功能和界面都比较熟悉了,虽然学习曲线稍微有点陡峭,但稳定性很高很适合科研需求。
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我是做社科研究的,SPSS一直都是我的神器!操作简单,直观的结果面板也很清晰易懂。对于不太熟悉统计分析的朋友来说简直不要太好用!
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选哪个软件好真的要看具体的研究内容啊!比如对复杂数据进行建模或者机器学习的话,MATLAB也许更合适一些。总之要根据自己的需求来选择合适的工具。
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这篇博文挺有用的,让我明确了一些方向!现在做科研用SPSS还是比较普遍的,但R语言越来越热门了,感觉以后可能会有更多人开始学习使用R语言进行数据分析呢。
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其实我更喜欢python,可以结合numpy、pandas 等强大编程库进行多方面的数据处理和可视化。虽然需要自己手动设计流程,但灵活性更高,未来更加发展前景广阔吧!
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我觉得每个软件都有它的优势和缺点,没有绝对的好坏之分。关键是要根据自己的研究方向和个人喜好来选择更适合的工具。希望作者能多分享一些不同软件的使用技巧和案例分析。
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我强烈推荐SPSS,功能强大,界面友好,操作起来也非常简单。而且有很多预设的统计模型和测试程序可以直接使用,很省心!
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stata确实挺常用的,尤其是对社会学、经济学的研究比较有帮助,有很多专门针对这些领域分析的功能模块。
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R语言的确越来越流行了,因为它开源免费,加上庞大的用户群体和丰富的资源库,学习起来也更方便。但是对于入门的新手来说,学习曲线可能还是有一点陡的。
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我觉得stata太过于复杂了,不是特别容易上手,而且界面跟不上时代潮流!
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我主要是做数据可视化的工作,所以感觉Tableau更加适合我。虽然它不是专门针对论文写作的统计软件,但可以将数据直观化展示出来,更容易被其他人理解和接受。
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R语言学习成本偏高一些,需要一定的编程基础才能真正上手。当然,R语言确实可以实现很多 SPSS 无法做到的高级分析,所以对于需要进行复杂模型建模的学者来说还是有很大优势的!
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其实,无论选用哪种软件,最重要的是掌握统计分析的原理和方法。工具只是起到辅助作用,更重要的还是要理解数据的内涵和规律。
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我刚开始学习使用SPSS,感觉还是比较容易上手的。网上有很多教程和案例可以参考,希望能够尽快学会使用它进行论文写作。
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对于科研人员来说,要选择好统计软件确实需要仔细考虑自己的研究方向、数据类型以及分析需求。不能光看哪个软件流行,而是要根据具体情况来做出选择!
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我觉得这篇文章写的很棒,很客观地介绍了不同软件的优缺点,也贴合了实际科研工作者的需求。希望作者能继续分享更多关于统计分析的干货内容。
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