Différences entre SPSS et Stata
SPSS abrégé en Statistical Package for Social Sciences a été développé par IBM, une multinationale américaine en 1968. SPSS est un logiciel de statistiques qui est principalement utilisé pour l'analyse statistique interactive sous forme de lots. SPSS dispose d'un logiciel sous licence qui peut être utilisé comme logiciel d'essai ou SaaS (Software as a Service). SPSS prend en charge différents systèmes d'exploitation tels que Windows, Mac OS, Linux on z Systems, UNIX et Linux.
Stata est un progiciel à usage général pour l'analyse statistique développé par Stata Corp en 1985. Stata est un produit sous licence propriétaire qui a été initialement créé par William Gould. Stata prend en charge différents systèmes d'exploitation tels que Windows, Mac OS et Linux.
SPSS a été initialement créé par SPSS Inc. mais a ensuite été acquis par IBM Corporation en 2009 et a été nommé IBM SPSS Statistics Package. Le logiciel IBM SPSS est un logiciel de premier plan qui aide ou fournit la recherche d'informations sur les données des clients ou des utilisateurs finaux. SPSS contient un ensemble complet d'outils statistiques, une analyse statistique plus facile et une intégration open source.
Stata est principalement un logiciel d'analyse de données et de statistiques qui fournit une solution aux besoins de la science des données, récupère et manipule des données, visualise le modèle de données et génère ou produit des rapports utiles. Stata est un puissant outil de progiciel statistique pour la gestion des données, l'analyse des données et les graphiques.
Comparaison directe entre SPSS et Stata (infographie)
Ci-dessous se trouve le top 7 des comparaisons entre SPSS et Stata 
Différences clés entre SPSS et Stata
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre SPSS et Stata
1.Les principales caractéristiques de SPSS comprennent les prévisions et les arbres de décision sur les données, l'édition de base, les packages avancés de statistiques et de tableaux personnalisés, les capacités de statistiques et de cartographie, l'échantillonnage complexe et le module complémentaire de test, tandis que Stata propose différents modules complémentaires tels que analyse de classe latente, endogénéité, modèles AR spatiaux, démarque, modèles multiniveaux non linéaires, modèles à mélange fini, régression de seuil, etc.
2. SPSS permet de résumer, d'afficher et de fournir des analyses prêtes pour la production qui peuvent être exportées vers différents types de documents tels que Excel, PDF, etc., tandis que Stata combine des covariables endogènes, la sélection d'échantillons et des modèles de traitement endogène pour des résultats continus et positifs .
3. SPSS a des fonctionnalités avancées telles que des effets aléatoires avec des résultats de solution, une gestion des erreurs robuste et standard, des tracés de profil avec des barres d'erreur tandis que Stata découvre et comprend les groupes de données non observés sur la base de l'analyse de classe latente (ACV) qui est une caractéristique de Stata .
4. SPSS calcule les statistiques et les erreurs de données standard à partir d'échantillons de données complexes et analyse également les données sur les conceptions à plusieurs étapes, tandis que Stata permet de créer des pages Web, des textes, des régressions, des résultats, des rapports et des graphiques, etc., qui se reflètent automatiquement sur une page Web créée. .
5.La dernière version de SPSS exécute de nouvelles fonctions de statistiques bayésiennes contenant la régression, les tests t et l'ANOVA qui deviennent de plus en plus populaires et qui contournent de nombreux malentendus créés par l'analyse statistique standard tandis que Stata a des modèles logit mixtes qui fournissent une modélisation de choix avancée qui fait des dizaines de choix chaque jour pour introduire des effets aléatoires dans la modélisation des choix, ce qui entraîne un relâchement des hypothèses et une augmentation de la flexibilité.
6.SPSS peut créer rapidement des graphiques modernes de manière attrayante et leur édition dans les outils Microsoft Office, qui ne sont pas plus faciles normalement dans les méthodes natives, le générateur de graphiques dans SPSS peut rendre ces choses plus faciles en créant des graphiques standard de publication tandis que Stata a des modèles de mélange fini qui fournir des résultats continus, comptés, binaires, catégoriques, censurés, ordinaux et tronqués qui sont personnalisés avec des estimateurs et différentes combinaisons.
7. SPSS fournit des syntaxes d'édition, d'écriture et de formatage avec des outils de raccourci de l'éditeur avec un simple raccourci clavier pour joindre des lignes en double, supprimer des lignes et de nouvelles lignes, pour supprimer des lignes vides, pour déplacer des lignes vers le haut et vers le bas et pour couper efficacement les espaces de fin ou de début tandis que Stata a des modèles autorégressifs spatiaux qui ont des unités d'observation appelées unités spatiales dans les domaines de la recherche géographique.
8. SPSS a SPSS Analytic Server, SPSS Modeler, SPSS Statistics et différents types de variables tels que String et Numeric et a différents formats de variables tandis que Stata a différents documents Word à créer pour automatiser les rapports et générer des résultats et des graphiques sous forme de tableaux et de texte .
9. SPSS peut effectuer des tests de comparaison statistique simple et le test approprié doit être choisi conformément aux exigences afin d'obtenir le résultat souhaité, alors que Stata a une régression à plusieurs niveaux pour les résultats mesurés par intervalles qui peuvent être enregistrés en groupes en tant que poids des personnes et dénombrement d'insectes, moyennes pondérées et milliers d'autres mesures.
10. SPSS fournit des niveaux de mesure dans une approche classique en utilisant des paramètres tels que la variable nominale, la variable ordinale et la variable interne et la variable de rapport qui sont appelés variables métriques tandis que Stata peut effectuer de puissants modèles de régression linéaire pour trouver la taille effective, la taille de l'échantillon et Puissance.
Tableau de comparaison SPSS vs Stata
Voici les listes de points, décrivez les comparaisons entre SPSS et Stata
| BASE POUR
COMPARAISON | SPSS | Stata |
| Complexité | SPSS peut être utilisé pour modéliser des données très complexes | Stata ne peut pas convenir à une analyse complexe |
| Une analyse | SPSS peut être utilisé pour effectuer des procédures d'analyse multi-variantes pour de grandes quantités de données | Stata fournit des procédures d'analyse normales. |
| Applications | SPSS est utilisé dans les domaines des sciences médicales et sociales | Stata est principalement utilisé en économétrie |
| Avantages | SPSS peut générer directement les sorties dans des rapports. | Stata a une ligne de commande et une fonction de documentation très utiles. |
| Utilitaire | SPSS est principalement utilisé pour la gestion de données complexes comme une feuille de calcul Excel familière | Stata est utile dans la recherche de pointe et idéal pour les développeurs ou les chercheurs. |
| Analyses statistiques | SPSS est un peu plus fort dans ce domaine | Les statistiques sont relativement faibles dans ce domaine |
| Développement | SPSS est utilisé pour améliorer le cycle de vie du développement agile. | Stata est utilisé pour le développement d'applications à grande échelle. |
Conclusion - SPSS vs Stata
Les principaux avantages de SPSS et Stata sont que les deux sont des outils logiciels d'analyse statistique qui sont utilisés pour gérer ou exploiter les ensembles de données. SPSS peut être choisi dans le domaine de l'analyse de données complexes tandis que Stata peut être utilisé pour des domaines de recherche de pointe ou dans l'industrie de la recherche. Les deux outils sont très utiles et présentent des avantages individuels dans les différents domaines d'exigence.
En termes d'analyse de données volumineuses et complexes, SPSS peut être envisagé et Stata peut être préféré et recommandé pour obtenir une productivité et des résultats élevés lors de la génération de rapports de données.
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