PSPP est-il une alternative gratuite à SPSS ?
PSPP est une alternative gratuite à SPSS, offrant des fonctionnalités et une interface utilisateur similaires. Il couvre les analyses les plus courantes et convient bien aux tâches plus simples. Cependant, il lui manque des capacités graphiques avancées par rapport à SPSS.
Avez-vous entendu parler du PSPP ? Nous avons bonne nouvelle pour ceux qui souhaitent utiliser le logiciel statistique populaire SPSS pour l'analyse des données et des graphiques, mais je ne peux pas me le permettre !
Cet article vous présentera PSPP, un logiciel libre package créé comme alternative à SPSS, offrant une interface utilisateur graphique similaire !
Temps forts
- PSPP est une alternative gratuite et open source au coûteux logiciel SPSS.
- PSPP offre une interface utilisateur graphique similaire à SPSS.
- PSPP effectue des analyses descriptives, des tests t, des ANOVA, des régressions linéaires et logistiques, etc.
- PSPP est intuitif et convivial, idéal pour les utilisateurs ordinaires.
- PSPP manque de capacités graphiques avancées par rapport à SPSS.
Le problème
Aujourd'hui, il y a un pléthore de progiciels statistiques disponibles. Parmi les plus populaires figure SPSS. Le problème c'est que son prix est un facteur prohibitif pour beaucoup de gens.
Le prix de l'abonnement annuel peut varier entre $1,290.00 et $5,730.00, de la version de base à la version complète — les coûts mensuels de l'abonnement de base $99.00.
En raison de son prix élevé, la plupart des utilisateurs optent pour programmes statistiques gratuits qui ne peut que parfois répondre à leurs besoins.
An solution attractive serait un progiciel statistique gratuit, fiable, doté d'une interface graphique conviviale, facile à utiliser et comprenant un progiciel d'analyse complet !
La solution
PSPP est un logiciel gratuit d'analyse de données conçu comme une alternative à SPSS. Une caractéristique remarquable est que ses fonctions et interfaces graphiques sont très similaires.
Le logiciel vous permet de effectuer analyse descriptive, tests t, ANOVA, régression linéaire et logistique, mesures d'association, analyse typologique, analyse factorielle, analyse de fiabilité, tests non paramétriques, etc.
Ci-dessous, nous explorerons le PSPP et démontrerons comment exécuter certaines des tâches les plus communément utilisé des analyses statistiques.
Avant de continuer, téléchargez gratuitement le PSPP en cliquant ici !
1. Comparaison de deux groupes avec le test t
À l’ouverture de PSPP, saisissez les données à analyser.
La configuration des données est la même que dans SPSS : chaque variable dans une colonne et chaque échantillon dans une ligne.
Dans le (ici), puisque nous comparerons deux groupes (hommes vs femmes) concernant une variable quantitative (taille en mètres), nous aurons deux colonnes : sexe et poids.
Dans le résultats ci-dessous, notez les informations suivantes :
(1) Le test de Levene a indiqué que les données ont des variances égales (homoscédasticité) car la valeur p était de 0.122, c'est-à-dire supérieure à 0.05.
(2) Ainsi, à la suite de notre test t, nous devrions utiliser la ligne indiquée comme « Variances égales supposées », qui avait une valeur p inférieure à 0.001 ; c'est-à-dire que c'était statistiquement significatif.
(3) Nous concluons qu'il existe une différence significative entre les tailles moyennes des hommes (1.67 m) et des femmes (1.54 m).
N'oubliez pas de vérifier la normalité des résidus avant de commencer cette analyse — nous en reparlerons plus tard.
2. Comparaison de trois groupes ou plus avec ANOVA
Lorsque nous avons trois groupes ou plus à comparer, nous ne pouvons pas utiliser le test t. Dans ces cas, nous utilisons le test ANOVA.
Dans ce nouvel article concernant notre nouveau projet (ici), nous comparerons l'efficacité de trois médicaments différents pour guérir les infections bactériennes.
Nous aurons donc deux colonnes (médicament et efficacité) puisque nous comparerons trois groupes (médicament 1, 2 et 3) concernant une variable quantitative (efficacité en %).
Dans le résultats ci-dessous, notez les informations suivantes :
(1) Le test de Levene a indiqué que les données ont des variances égales (homoscédasticité) car la valeur p était de 0.208, c'est-à-dire supérieure à 0.05.
(2) Le test ANOVA a montré une valeur p inférieure à 0.001 ; c’était statistiquement significatif.
(3) Ainsi, nous concluons qu’il existe une différence significative d’efficacité moyenne entre au moins une paire de médicaments.
Nous devons vérifier les résultats des tests a posteriori (post hoc) pour déterminer quelle ou quelles paires étaient différentes.
Nous utilisons les résultats Tukey HSD car les résidus ont montré une homoscédasticité. Sinon, nous pourrions utiliser Games-Howell.
Nous pouvons maintenant voir que le médicament 3 était différent des médicaments 1 et 2.
N'oubliez pas de vérifier la normalité des résidus avant de commencer cette analyse — nous en reparlerons plus tard.
Nos articles complets sur l'ANOVA !
3. Corrélation de Pearson entre deux variables
Pour vérifier s'il y a un corrélation entre deux variables quantitatives, on peut utiliser l'analyse de corrélation de Pearson.
Dans ce nouvel article concernant notre nouveau projet (ici), nous vérifierons s'il existe une corrélation entre la taille (cm) et le poids (kg) d'un groupe d'athlètes.
Dans le résultats ci-dessous, notez les informations suivantes :
(1) Comme PSPP crée une matrice de corrélation, les deux cases représentent les mêmes résultats. Tout d'abord, il a testé la corrélation entre TAILLE x POIDS, puis entre POIDS x TAILLE, c'est-à-dire la même chose en changeant uniquement l'ordre.
(2) Le résultat était significatif, avec p < 0.001, indiquant une corrélation entre les deux variables.
(3) Le coefficient de corrélation, r, qui peut aller de -1 à +1 et indique la force et la direction de la corrélation, a montré une valeur de +0.95, c'est-à-dire qu'il existe une forte corrélation positive entre la TAILLE et le POIDS.
N'oubliez pas de vérifier la normalité avant de commencer cette analyse — nous en reparlerons plus tard.
4. Vérification de la normalité des données
Il existe plusieurs manières de vérifier si un ensemble de données correspond à distribution normale.
Les moyens sont l'inspection visuelle des graphiques, des mesures récapitulatives telles que l'aplatissement et l'asymétrie, et des tests inférentiels.
Certain critique informations sur les résultats :
Nous pouvons vérifier normalité en analysant diverses caractéristiques des données.
En outre visuel inspection et résumé les mesures, Il ya inférentiel tests — le test de Shapiro-Wilk a été l’un des plus indiqués.
(1) Test de normalité inférentielle de Shapiro-Wilk = Pour que les données analysées correspondent à la distribution normale, elles doivent être supérieures au niveau de signification, p > 0.05.
(2) L'asymétrie et l'aplatissement doivent avoir des valeurs comprises entre -1 et +1. Dans une distribution normale, les deux mesures sont nulles. Cependant, si leurs valeurs sont comprises entre -1 et +1, on considère que les données suivent de manière satisfaisante la distribution normale.
(3) Tracé QQ normal = Les données, représentées par des cercles, doivent suivre la ligne sur le graphique.
(4) La moyenne et la médiane doivent avoir des valeurs similaires.
(5) Le coefficient de variation doit être inférieur à 30 %.
*Coefficient de variation (CV) = Divisez l'écart type par la moyenne et multipliez le résultat par 100.
Un aspect essentiel de la vérification de l'hypothèse de normalité des tests inférentiels est que nous devons accomplir la procédure ci-dessus à partir des résidus de l'analyse, et non des données brutes.
5. Transformation des données
Si l'hypothèse de normalité n'est pas respectée, vous pouvez essayer une analyse de données transformation.
Il ya plusieurs types de transformations, telles que logarithmique et racine carrée.
6. Nuage de points
Nous pouvons faire nuages de points, histogrammes et graphiques à barres dans PSPP.
Bien que ce soient les plus communément types de graphiques utilisés, nous pensons que d’autres options font défaut.
Pour le nuage de points, nous avons besoin deux variables quantitatives.
Remarques finales
Nous avons trouvé quelques mineurs d'ouvrabilité avec PSPP, comme les possibilités limitées de graphiques.
Malgré cela, le programme représente un complet ensemble d’analyses, y compris les plus couramment utilisées. Cela satisferait une grande partie des utilisateurs lambda.
Ces analyses sont l'analyse descriptive, les tests t, l'ANOVA unidirectionnelle, la régression linéaire et logistique, les mesures d'association, l'analyse typologique, l'analyse factorielle, l'analyse de fiabilité, les tests non paramétriques, etc.
De plus, le programme est intuitif et possède une interface graphique très similaire à SPSS, ce qui faciliterait la migration des utilisateurs.
Ces faits, ajoutés au fait qu'il est entièrement gratuitement, sans période d'expiration cachée et sans forfaits supplémentaires vendus, en font un excellent progiciel statistique dans la plupart des cas.
Verdict: PSPP est un excellent progiciel statistique pour des analyses plus simples. Encore faut-il faire mieux pour construire des parcelles de qualité.
FAQ : PSPP, une alternative gratuite à SPSS
Q1 : Qu’est-ce que le PSPP ? PSPP est une alternative gratuite et open source à SPSS, offrant des fonctionnalités et une interface utilisateur similaires.
Q2 : Comment PSPP se compare-t-il à SPSS ? PSPP couvre les analyses les plus courantes et possède une interface utilisateur similaire mais manque de capacités graphiques avancées.
Q3 : PSPP est-il adapté à l'analyse avancée des données ? PSPP est bien adapté aux tâches plus simples, mais n'est peut-être pas idéal pour une analyse de données plus complexe nécessitant des capacités graphiques avancées.
Q4 : Le PSPP peut-il effectuer une ANOVA ? Oui, le PSPP peut effectuer une ANOVA unidirectionnelle pour comparer trois groupes ou plus.
Q5 : PSPP peut-il créer des nuages de points ? Oui, PSPP peut créer des nuages de points, des histogrammes et des graphiques à barres.
Q6 : Comment puis-je vérifier la normalité des données dans PSPP ? PSPP propose une inspection visuelle des graphiques, des mesures récapitulatives et des tests inférentiels pour vérifier la normalité des données.
Q7 : PSPP propose-t-il des options de transformation des données ? Oui, PSPP permet diverses transformations de données, telles que les transformations logarithmiques et racine carrée.
Q8 : Le PSPP peut-il effectuer une régression linéaire et logistique ? Oui, PSPP prend en charge les analyses de régression linéaire et logistique.
Q9 : Le PSPP est-il entièrement gratuit ? Oui, le PSPP est gratuit, sans période d'expiration cachée ni forfaits supplémentaires.
Q10 : Où puis-je télécharger PSPP ? PSPP peut être téléchargé gratuitement depuis son site officiel.
