10 تفاوت کلیدی بین SPSS و Stata

نرم افزارهای SPSS و Stata هر دو ابزار نرم افزاری تجزیه و تحلیل آماری هستند که برای مدیریت و کارکردن با مجموعه داده ها استفاده می شوند. SPSS می تواند در زمینه تجزیه و تحلیل داده های پیچیده استفاده شود ، در حالی که Stata برای زمینه های تحقیقاتی پیشرفته یا در صنعت تحقیق استفاده می شود. هر دو ابزار بسیار کاربردی بوده و در زمینه های مختلف مورد نیاز دارای مزایای منحصر به فردی هستند. برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و پیچیده ، SPSS را می توان در نظر گرفت ، ولیکن برای تولید گزارشات بیشتر و کاربردی تر نرم افزار Stataتوصیه می شود. در این مقاله به 10 تفاوت کلیدی بین این دو نرم افزار پرداخته شده است.

1. از ویژگی های کلیدی SPSS می توان به درختان پیش بینی و تصمیم گیری در مورد داده ها ، نسخه پایه ، آمار پیشرفته و جداول سفارشی بسته الحاقی ، قابلیت های آمار و رسم نمودار ، افزونه های نمونه برداری و تست پیچیده اشاره کرد در حالی که Stata دارای بسته های الحاقی مختلفی مانند تجزیه و تحلیل کلاس پنهان، درون زایی ، مدل های ARفضایی ، مارک داون ، مدل های چند سطحی غیرخطی ، مدل های مخلوط محدود ، رگرسیون آستانه و غیره است.

2. نرم افزار SPSS داده ها را خلاصه می کند ، نمایش می دهد و تجزیه و تحلیل آماده تولید را ارائه می دهد که خروجی آن می تواند انواع مختلف سند مانند اکسل ، PDF و غیره باشد، در حالی که Stata متغیرهای درون زا، انتخاب نمونه و مدل های درون زا را برای نتایج مثبت و مداوم ترکیب می کند.

3. نرم افزار SPSS دارای ویژگی های پیشرفته ای مانند اثرات تصادفی با نتایج حل، کنترل خطای استاندارد و robustو نمودارهای پروفایل با میله های خطاست، در حالی که Stata گروه های داده مشاهده نشده را بر اساس تجزیه و تحلیل کلاس پنهان (LCA) پیدا می کند که این یکی از ویژگی های استتا است.

4. نرم افزار SPSS آمار و خطاهای استاندارد داده ها را از طرح های پیچیده نمونه داده محاسبه کرده و داده ها را براساس طرح های چند مرحله ای تجزیه و تحلیل می کند، در حالی که Stataاجازه ایجاد صفحات وب ، متن ، رگرسیون ، نتایج ، گزارش ها ، نمودارها و غیره را می دهد ، که بطور خودکار در یک صفحه وب ایجاد شده، نمایش داده می شود.

5. آخرین نسخه SPSS توابع جدید آمار Bayesian شامل رگرسیون ، t-testو ANOVA را اجرا می کند ، که محبوبیت بیشتری داشته و بسیاری از سوءبرداشت های ایجاد شده توسط روش های تجزیه و تحلیل آماری استاندارد را دور می زند، در حالی که Stata مدل های logit را ترکیب کرده و مدل سازی پیشرفته ای را ارائه می دهد، در این حالت هر روز ده ها انتخاب برای معرفی اثرات تصادفی در مدل سازی مورد نظر وجود دارد که منجر به relaxation فرضیات و افزایش انعطاف پذیری می شود.

6. نرم افزارSPSS می تواند به سرعت نمودارهای مدرن جذاب ایجاد کند. ویرایش آنها در ابزارهای Microsoft Office، که به طور معمول در روش های nativeآسان نیست، امکان پذیر است. ابزار chart builder در SPSS با ایجاد نمودارهای استاندارد، این مورد را آسان تر می کند. در مقابل ، Stataمدلهای ترکیبی متناهی دارد که به طور مداوم نتایج شمارش ، دودویی ، طبقه ای ، سانسور شده ، ترتیبی و کوتاه شده را ایجاد کرده و با استفاده از estimators و ترکیبات مختلف آنها، نتایج را سفارشی می کند.

7. نرم افزار SPSS امکان ویرایش ، نوشتن و قالب بندی را با استفاده از ابزار میانبر ویرایشگر به همراه یک میانبر صفحه کلید ساده مهیا می کند. از این امکان می توان برای پیوستن خطوط تکراری ، حذف خطوط و خطوط جدید ، حذف خطوط خالی ، حرکت دادن خطوط به بالا و پایین به منظور اصلاح فضاهای دنباله دار یا پیشرو استفاده کرد، در حالی که استاتا دارای مدلهای اتورگرسیون فضایی است که دارای واحدهای مشاهده ای به نام واحدهای فضایی در زمینه تحقیقات جغرافیایی است.

8. نرم افزار SPSS دارای SPSS Analytic Server، SPSS Modeler، SPSS Statistics و انواع متغیرهای مختلف مانند String و Numeric و فرمت های مختلف متغیرها است ، در حالی که Stata دارای اسناد مختلف word است که برای گزارش خودکار و تولید نتایج و نمودارها در قالب جدول و متن ایجاد می شوند.

9. نرم افزار SPSS می تواند آزمون های مقایسه ای آماری ساده را انجام دهد و برای دستیابی به نتیجه مطلوب باید آزمون مناسب را بر اساس نیاز انتخاب کرد، در حالی که Stata برای نتایج اندازه گیری شده بازه ای، دارای رگرسیون چند سطحی است که این نتایج می توانند در گروه هایی به عنوان مثال وزن افراد، تعداد حشرات ، میانگین نمرات و هزاران اندازه گیری دیگر ثبت شوند.

10. نرم افزار SPSS با استفاده از پارامترهایی مانند متغیر اسمی ، متغیر نظمی، متغیر داخلی و متغیر نسبی که متغیرهای متریک نامیده می شوند، سطوح اندازه گیری را در روش کلاسیک ایجاد می کند، در حالی که Stata می تواند مدل های رگرسیون خطی قدرتمندی را برای یافتن اندازه موثر ، اندازه نمونه و توان اجرا کند.