Das kommt ganz darauf an wie ihr so „tickt“!
SPSS®
Viele bevorzugen aufgrund des GUI (grafical unser interface) das Statistikprogramm SPSS®, da dieses durch diverse Hilfestellungen und eine einfache Bedienbarkeit aufgrund des GUI überzeugt (siehe Abbildung). Es zählt zu einem der am stärksten verbreiteten Statistik-Programme und wird vorallem in den Sozialwissenschaften und der Psychologie verwendet.
Pro:
- Leicht zu erlernen
- automatisierte Auswertungen (geringere Methodenkenntnis)
- Umfangreiche Literatur vorhanden
- Durch Module erweiterbar
- zusätzliche Ausgabe mit Syntax
- Versionen für Windows und MacOS
Contra:
- Updates lediglich nach 12 Monaten
- Problematik der Integrierbarkeit in andere Anwendungen
- keine intuitiven Änderungen möglich
Lizenzmodell:
IBM bietet verschiedenste Lizenstypen an, Beginnend mit einem Basispaket bis zu Vollversion. Diese Lizensen sind allerdings sehr teuer und nicht unter ca. 1500€ pro Jahr zu bekommen.Für Studierende gibt es günstigere Lizenzen (ca. 70 €) die meist an den Universitäten, mit fester Laufzeit von einem Jahr zum Download zu verfügung stehen. Wer allerdings nach der Universität mit dem Programm weiterarbeiten will, muss entweder zur teuren Variante umschwänken, oder sich in ein anderes Programm einarbeiten.
Du willst mehr Durchblick im Statistik-Dschungel?
R
R ist hingegen ein Source-Statistik-Programm. Es kann durch Pakete beliebig erweitert werden.R-Applikationen lassen sich über Shiny auch direkt interaktiv im Web nutzen. R wird von vielen Nutzern zunächst als schwierig empfunden,da es durch die Befehlsprache sehr kompliziert aussieht und auch Methodenkenntnisse voraussetzt. Nach einer kurzen Einlernphase und vorallem durch die Verwendung von R Studio kann man dem aber gut entgegenwirken. Folgende Abbildung zeigt ein Berechnung in R Studio.
Pro:
- aktuelle Implementierung neuer statistischer Methoden
- große Anzahl an Paketen, die kontinuierlich durch Entwickler-Community aktualisiert werden
- Sehr gut Integrierbarkeit in andere Anwendungen
- Große Anzahl an Hilfe-Tools
- rießige Online Community
- flexible Befehlsprache
- Analyseschritte, Ausgabe individuell anpassbar
- Version für alle gängigen Betriebssysteme anwendbar
- kostenlose Version
Contra:
- Längere Einarbeitungszeit in die R-Befehle
- Pakete zum teil noch nicht ausgereift
- Methodenkenntnis ERFORDERLICH
Lizenzmodell:
R gibt es als General Public License und es ist demnach kostenlos.
Fazit:
Ihr solltet euch aufgrund eurer Bedürfnisse und auch Stärken, bzw. Schwächen entscheiden. Legt Ihr eher Wert auf Bedienbarkeit und Ihr habt einen Hochschulzugang, dann wählt SPSS®. Sucht Ihr allerdings nach einem längerfristigerem Programm außerhalb der Universität, so würde ich eher zu R tendieren. An dieser Stelle sei auch angemerkt, dass es neben diesen beiden noch einige andere Programme, wie z.B. Statistica, SAS oder STATA gibt, die sich ebenfalls gut zur Datenanalyse eignen.
Ich bin Studentin der Betriebswirtschaftslehre an der FHWS und habe zuvor ein Studium der Empirischen Bildungsforschung und der Sonderpädagogik an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg absolviert. Statistik begeistert mich! Besonders die freie Statistiksoftware R hat es mir angetan. Deshalb schreibe ich hier ab und zu im Blog von Statistik & Beratung kleine Beiträge zu Statistikthemen und deren Umsetzung in R. Ich freue mich auf euer Feedback und eure Kommentare!
Was ist mit PSPP ?
PSPP ist eine kostenlose Alternative, die unter der GNU General Public Licence steht. Der Name spielt merklich auf SPSS an und das Programm hat somit auch eine grafische Benutzeroberfläche. Es gibt ebenfalls eine Daten- und eine Variablenansicht. Das Datenfenster bietet die Möglichkeit, zwischen Werten und Labels umzuschalten Ich habe bisher nur sehr wenig mit PSPP gearbeitet, da das kostenkose Programm R mir eher dient. Allerdings kann PSPP sehr gut genutzt werden, wenn man an SPSS gewohnt ist und nur wenige Funktionen (Standardverfahren wie deskriptive Statistiken, Mittelwertsvergleiche, t-Tests, Varianzanalysen, Korrelationen, Regressionsanalysen, Cluster-, Faktoren- und Reliabilitätsanalysen sowie nichtparametrische Tests) braucht. Erster großer Pluspunkt bei PSPP ist, dass es problemlos SPSS-Datensätze (.sav-Format) öffnen kann. Das kann sogar auch für Nutzer sinnvoll sein, die kein SPSS auf Ihrem PC haben und ein SPSS-Dokument öffnen möchten. Ebenso können Syntaxdateien (.sps) ohne Probleme importiert werden. Neben den oben genannten Standardfunktionen, ist auch eine Datenaufbereitung wie das Berechnen neuer Variablen, Umcodierungen oder das Bilden von Rangfolgen möglich. Besonders positiv fand ich an PSPP, dass es nicht wie die SPSS-Studentenversioneneine Begrenzung der Variablenanzahl hat. PSPP kann allerdings nicht als vollwertiger Ersatz zu SPSS oder R gesehen werden. Es gibt zum Beispiel keinen Mann-Whitney- U-Test und auch die Rangkorrelation habe ich erst nach großem Aufwand finden können, da Sie nicht an selber Stelle wie bei SPSS zu finden ist. Ich hoffe ich konnte dir deine Entscheidung erleichtern, bzw. deine Frage beantworten.
Hallo,
habe gerade diesen Eintrag entdeckt und würde gern anmerken wollen, dass in PSPP vieles geht, aber nur wenig über die Benutzeroberfläche.
Mithilfe der Syntax lässt sich auch der Mann-Whitney-U-Test durchführen (https://www.gnu.org/software/pspp/manual/html_node/MANN_002dWHITNEY.html) – und ebenso vieles andere.
Ich weiß es zwar nicht genau, aber ich denke dennoch, dass es Lücken in PSPP gibt. Hielt es nur für sinnvoll anzumerken, dass PSPP doch mehr kann, als man auf dem ersten Blick denken mag.
Liebe Grüße,
Jana
Hallo 🙂 Danke für den Hinweis.
Wer von SPSS kommt und zu R wechseln will, dem kann man auf jeden Fall das Paket Rcmdr empfehlen, das in der Menü-Struktur an SPSS erinnert.
Vor allem hinsichtlich der Grafikmöglichkeiten ist R unübertroffen. Dafür muss man allerdings schon sehr tief in die Materie einsteigen. R kann süchtig machen – aber auch die Migräne lauert hinter dem nächsten Befehl.
🙂