TOP 7 PROGRAMAS ESTADISTICOS

El método estadístico consiste en una secuencia de procedimientos para el manejo de los datos cualitativos y cuantitativos de la investigación. En este artículo se explican las siguientes etapas del método estadístico: recolección, recuento, presentación, síntesis y análisis.

Según Forbes, los seres humanos hoy generan alrededor de 2.5 exabytes o 2.500 petabytes de datos por día. Eso es una gran cantidad de datos. Sin el mejor software estadístico y las mejores herramientas de análisis de datos, es casi imposible analizar este creciente mar de datos en detalle.

¿Qué es un programa estadístico?

Los programas informáticos estadísticos son herramientas para el análisis estadístico de la recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. Las estadísticas comerciales lo ayudan a descubrir patrones y tendencias de los clientes y otra información útil para ayudarlo a tomar decisiones.

TOP 7 PROGRAMAS ESTADISTICOS 

1. SPSS

Desarrollada por SPSS Inc. en 1968, la herramienta existe desde hace más de 50 años. Posteriormente IBM adquirió SPSS (en 2009) y el nombre de la herramienta cambió a IBM SPSS Statistics.

SPSS es una herramienta sofisticada diseñada originalmente para respaldar el análisis y la gestión de datos de ciencias sociales. Hoy en día, el software tiene un uso generalizado en el mundo académico, pero los académicos no son los únicos profesionales que lo utilizan.

Los analistas de números en seguros, gobierno, servicios financieros, investigación de mercado, atención médica, comercio minorista, gestión de riesgos y telecomunicaciones confían en SPSS. No encontrará una herramienta de análisis de datos más versátil que SPSS.

2. Excel

Excel es una herramienta de análisis de datos con muchas funciones que permite a los analistas aprovechar al máximo sus datos. Con este software, puede ordenar o filtrar sus datos de la forma que desee. Por ejemplo, puede ordenar los datos del valor más alto al más bajo. También puede filtrar sus datos sobre la base de varios criterios, entre otros.

3. Python

Python es mucho más que un lenguaje de programación popular. Se sitúa como una excelente herramienta de análisis de datos. Le ayuda a realizar muchos procedimientos avanzados y es compatible con el desarrollo de modelos sofisticados.

También puede utilizar Python para importar y exportar conjuntos de datos. Además, puede usarlo para manejar regresión lineal simple, regresión lineal múltiple y regresión polinomial.

4. SAS
Prácticamente cualquier industria imaginable puede beneficiarse enormemente al aprovechar el vasto potencial de SAS. Las industrias que dependen en gran medida de SAS incluyen banca, automotriz, salud, educación, seguros, manufactura, petróleo y gas, deportes y servicios públicos.
Incorpora IA: SAS es inteligente

La herramienta fue desarrollada por SAS Institute entre 1966 y 1976 en la Universidad Estatal de Carolina del Norte. Aprovecha el increíble poder de la inteligencia artificial para convertirse posiblemente en la herramienta de análisis de datos más inteligente jamás creada.

5. STATA

Los investigadores de todos los matices deben agradecer a StataCorp por crear STATA en 1985. La herramienta es un paquete de software para todo uso que siempre arroja resultados confiables.

6. R

R es un lenguaje de programación muy popular y una de las mejores herramientas de análisis de datos.

R admite el aprendizaje automático y el análisis de datos avanzado. Este software inteligente permite a los investigadores incorporar gráficos de calidad superior en su trabajo.

7. NVIVO


NVIVO fue desarrollado por QSR International . La herramienta ayuda a los investigadores a obtener significado de material de investigación cargado de gran cantidad de información multimedia y basada en texto. La herramienta permite a los investigadores profundizar y analizar exhaustivamente sus datos.
Hágalo fácil con NVIVO.

NVIVO le permite almacenar y organizar sus datos en una plataforma. También es excelente para categorizar y analizar datos. Con esta herramienta, puede tabular y visualizar fácil y rápidamente sus hallazgos.