مقایسه نرم‌افزارهای آماری؛ SPSS، R و Python

# R example
library(tidyverse)
df <- read.csv('data.csv')
summary(df)

# Python example
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.describe()

انتخاب ابزار بر اساس سؤال، نه شهرت نرم‌افزار

پیش از انتخاب نرم‌افزار، نوع خروجی، ساختار داده و فروض مدل را مشخص کنید. پاک‌سازی داده، بررسی گمشدگی، تحلیل حساسیت و گزارش اندازه اثر و فاصله اطمینان به‌اندازهٔ آزمون معنی‌داری مهم‌اند. دادهٔ مشاهده‌ای بدون فروض و طراحی مناسب، رابطۀ علّی را ثابت نمی‌کند.

• فرهنگ داده و کد پاک‌سازی قابل اجرا
• ثبت نسخه نرم‌افزار و بسته‌ها و بذر تصادفی
• گزارش تشخیص مدل، اندازه اثر و عدم قطعیت
• تفکیک داده آموزشی و آزمون در مدل‌های پیش‌بینی

مقایسه کاربردی ابزارهای تحلیل

از آزمون به استدلال علمی

p-value اندازۀ اثر یا اهمیت عملی نیست. نتیجۀ غیرمعنی‌دار هم اثبات نبود اثر نیست. در کنار برآورد، عدم قطعیت و محدودیت طراحی را توضیح دهید. انتخاب چندین آزمون و گزارش فقط نتیجۀ مطلوب به اعتبار پژوهش آسیب می‌زند؛ برنامۀ تحلیل و تحلیل‌های اکتشافی را از هم مشخص کنید.