International Journal of Applied Research and Studies (iJARS) ISSN: 2278-9480 Volume 3, Issue 8 (August - 2014) www.ijars.in
Research Article
The Role of Statistical Software in Data Analysis
Authors:
1Abatan S. Matthew*, 2Olayemi Micheal Sunday
Address For correspondence:
1Department of Demography and Social Statistics, Federal University Oye-Ekiti, Ekiti State
2Department of Mathematics and Statistics, Kogi State Polytechnic, Lokoja Kogi State
Abstract:
As quantitative research grows, application of statistical software (SS) becomes a more crucial part of data analysis. Researchers are experiencing a transition from manual analysis with paper to more efficient digital/electronic analysis with statistical software (SS). It identifies the prerequisites of producing world-class studies by using modern SS solutions. SS has contributed immensely in improving not only in demography studies and social investigation but also among other professionalsrsquo; researches in Nigeria and the world at large.
A cross-sectional survey of 5 lecturers each were selected from 8 departments in the two faculties in Oye-Ekiti campus and were given questionnaire base on their availability and interest. A total sample size of forty (40) academic staff were selected but thirty (30) eventually responded which comprises fifteen less experienced staff with (0-5yrs) and 15 more experienced staff with (6yrs and above) as well as 10 non-response. The small sample size was due to few lecturers in some departments as at the time of this study. Data were analyzed using SPSS package.
A univariate and bivariate analysis was done and findings of the study revealed that impact of statistical software on research results give Mean (M) =4.80 and Standard Deviation (SD)=0.41, on a (1-5) Likert scales with 80% Strongly Agree that SS has positive impact on their research result. Respondents category and running analysis without SS shows mean (M) =2.27 and Standard deviation (SD)=1.37 on a (1-5) Likert scales with 66% admitting that they cannot run analysis without SS. Some SS are suitable for some kind of analysis than others for instance, while SPSS,STATA, SAS MATLAB and R are 100% suitable for ANOVA, Eview, SAS STATA, R and MATLAb are 100% suitable for time series analysis. Furthermore, STATA, SAS, Eview, MATLAB and R are 100% suitable for different kind of regression analysis among others. In FUOYE, while SPSS has 92.9% knowledge and usage, others have usage and knowledge as follows; STATA (57.1%), SAS (15.4%), MiniTab (0%), Ms-Excel (76.9%), MATLAB (28.6%), R (0%), Epi-info (16.7%), and PSPP (8.3%). The paper concludes
sunday.abatan@fuoye.edu.ng *Corresponding Author E-Mail Id
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Manuscript Id: iJARS/954 |
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International Journal of Applied Research and Studies (iJARS) ISSN: 2278-9480 Volume 3, Issue 8 (August - 2014) www.ijars.in
among other recommendations that academic staff/researchers should improve in their SS workshops training and further recommends integration of SS application in academic curriculum just like other compulsory courses. More so choosing statistical software packages to learn should be based on suitability of the software for all possible analysis you may wish to be analyzing
Keywords: Statistical Software Usage, Academic Research and Data Analysis.
I. INTRODUCTION
The emergence of statistical software has undoubtedly contributed enormously to the development in research studies in this 21st century. The high premium placed on ICT by human beings, researchers and organizations has undoubtedly made it a major drive of every nation (Eshasrenan, 2006: Akindutire 2013). Statistical Software (SS) is a vital tool for research analysis, data validation and findings.
lsquo;Over the course of history, different forms of data analysis methods have been in existence. Initially, it was paper and pen and later the advent of which computer has helped invention of punching machines and later upgraded to simple calculator and complex scientific calculator. Nevertheless, pundits have revealed that statistical software is a software program that makes the calculation and presentation of statistics relatively easy (McDaniel, 2010). Statistical software allows researchers to avoid routine mathematical mistakes and produce accurate figures in their research if they input all data correctly. Research has been identified as one of the important duties of academic staff (NUC, condition of service: FUOYE, 2013) and the common saying No publish! You perish. This has led many lecturers to look for different means of ensuring their work is given excellent analysis with Statistical Packages. Development of statistical software allows academic researchers to conduct more quantitative studies easily (Chris McGann, 2009). Many researchers, professionals, scientists and business managers also can clearly present accurately prediction of the future using statistical software. Many proprietary and freeware statistical software packages are available that are suitable for different statistical analysis, depending on the user#39;s needs: Some of the proprietary Software are SPSS, STATA, EVIEW, MINITAB, BMDP etc., and few among open or free Statistical software are R, EPI-INFO, CS-PRO, to mention but few.
The emergence of statistical software in the twenty-first century has helped different researchers in the physical and s
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国际应用研究期刊 (iJARS) ISSN: 2278-9480 第3卷, 第8期 (2014年8月) www.ijars.in
学术论文
统计软件在数据分析中的作用
作者:
1Abatan S. Matthew*, 2Olayemi Micheal Sunday
通信地址:
1人口与社会统计系, 联邦大学 Oye-Ekiti, Ekiti State
2数学与统计系, 国立理工学院, Lokoja Kogi State
抽象:
随着定量研究的增长，统计软件（SS）的应用成为数据分析中更重要的部分。研究人员正在经历从纸质手动分析到使用统计软件（SS）进行更有效的数字/电子分析的过渡。它通过使用现代SS解决方案确定了生成世界级研究的先决条件，SS不仅在人口学研究和社会调查方面做出了巨大贡献，而且在尼日利亚和世界其他专业人士的研究中也做出了巨大贡献。
从 Oye-Ekiti校区两个学院的8个系中抽取了5名讲师进行横断面调查，并根据他们的可用性和兴趣进行问卷调查。选择了四十（40）名学术人员的总样本量但最终只收到三十（30）名回复，其中包括15名经验不足的工作人员（0-5岁）和15名经验丰富的工作人员（6岁及以上）以及10名无回复。样本量很小是因为在本研究期间某些部门的讲师很少。使用SPSS包分析数据。
进行单变量和双变量分析，研究结果显示，统计软件对研究结果的影响得出平均值（M）=4.80，标准差（SD）=0.41，在（1-5）里克特量表上得出80%非常认同SS对他们的研究结果产生积极影响。没有使用SS的受访者类别和运行分析显示（1-5）里克特量表上的平均值（M）=2.27和标准差（SD）=1.37，其中66%承认他们不能在没有SS的情况下进行分析。例如，某些SS适用于某种分析，而SPSS，STATA，SAS MATLAB和R 100%适用于变量分析，Eview，SAS STATA，R和MATLAB 100%适用于时间序列分析。此外，STATA，SAS，Eview，MATLAB和R 100%适用于不同类型的回归分析。在FUOYE，SPSS的知识和使用率为92.9%，其他人的使用和知识如下：STATA（57.1%），SAS（15.4%），MiniTab（0%），Ms-Excel（76.95），MATLAB（28.6%），R（0%），Epi-info（16.7%）和SPSS（8.3%）。该论文得出结论，学术/研究人员应该在他们的SS研讨会培训中提出其他建议，并进一步建议将SS应用程序整合到学术课程中，就像其他必修课程一样。更多可供选择的统计软件包因该基于软件是否适合你可能希望分析的所有可能性。
sunday.abatan@fuoye.edu.ng *通讯作者电子邮件ID
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稿件编号: iJARS/954 |
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作者复制; 仅限个人使用只要有任何操作都将违反复制权政策@ iJARS
国际应用研究期刊 (iJARS) ISSN: 2278-9480 第3卷,
第8期 (2014年8月) www.ijars.in
关键词: 统计软件使用，学术研究和数据分析。
I. 介绍
统计软件的出现无疑为21世纪研究的发展做出了巨大贡献。人类，研究人员和组织对ICT的高度重视无疑使其成为每个国家的主要推动力 (Eshasrenan, 2006: Akindutire 2013)。统计软件（SS）是研究分析，数据验证和发现的重要工具。
“在历史进程中，已经存在不同形式的数据分析方法。最初，它是纸和笔，后来出现了某台计算机帮助发明了冲床，后来升级为简单的计算器和复杂的科学计算器。尽管如此，专家们已经发现，统计软件是一种可以使统计的计算和表示相对容易的软件程序（McDaniel,2010）。统计软件允许研究人员在他们正确输入所有数据时避免常规数学错误并在他们的研究中计算出准确的数字。研究已被确定为学术人员的重要职责之一（NUC, 服务条件: FUOYE, 2013），常见的说法是不出版就要死。这导致许多讲师寻找不同的方法来确保他们的工作得到统计包的出色分析。统计软件的开发使学术研究人员能够轻松地进行更多的定量研究 (Chris McGann, 2009)。许多研究人员，专业人士，科学家和业务经理也可以使用统计软件清楚准确地预测未来许多专有和免费统计软件包适用于不同的统计分析，具体取决于用户的需求：一些专有软件是SPSS，STATA，EVIEW，MINITAB，BMDP等，一些开放或免费统计软件有R，EPI-INFO，CS-PRO，仅举几例。
21世纪统计软件的出现帮助不同的物理和社会科学人员提高了研究质量。在数据分析中采用该软件的大多数知名研究人员已经确定能够对研究结果做出巨大贡献 (Adetola, 2013)。没有SS，任何定量研究都无法有效完成。此外，它使权威派系研究数据易于呈现。它可以帮助专业人士进行数据交互，从而为创造力和创新铺平道路。一些是用户友好的界面，为初学者提供下拉技巧(ATS, Ucla Edu, 2014)。技术的进步使我们的生活得到了改善(Akindutire, 2013)，并且让专家有更大的自由，可以在一瞬间获得结果，提前与以往任何时候来完成分析。同样的技术为专家提供了巨大的研究机会，并使其在研究领域内更有趣。这项研究具有重要意义，因为它试图衡量不同统计软件对研究分析的直接影响。
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II. 常用统计软件及其在数据分析中的应用
Stephanie D. (2009), 史坦福博士统计咨询和Karen（2013），维基百科图书馆和其他学者已经确定了不同的流行统计软件程序，分别是SPSS，Eview，SAS，MATLAB，MINITAB，STATA，Mathematica等等被所有学科的人使用了很多年，并且观感良好。
社会科学统计软件包 (SPSS)) k .
SPSS-（社会科学统计包现在统计产品和解决方案服务）在社会科学学科和课程中得到最广泛的应用。 SPSS是20世纪60年代开发和提供的最古老的软件程序，多年来一直在重新开发，最新版本是SPSS 20.0，于2013年8月生产。许多社会学家，心理学家和社会工作者使用该程序输入他们的研究数据并制定结果。虽然社会科学比其他领域更广泛地使用SPSS，但许多人发现使用SPSS很容易导航，因为它是一个许多初学者喜欢的软件包，因为它非常易于使用。SPSS具有“点击”界面，允许您使用下拉菜单选择您想要执行的命令。 Odusina（2011）披露，与SPSS合作需要一些统计学的背景知识。SPSS的差异版本略有不同，例如版本10,11,12,13,14,15,16等。
SPSS帮助用户描述数据，测试假设并寻找一个或多个变量之间的相关性或关系。SPSS非常适用于大多数回归分析和不同类型的变量分析（回归，逻辑回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析，但不适用于时间序列分析和多级回归分析）-Wikipedia (2014)。许多本科生和研究生都在人口学，心理学，社会学和其他社会科学的研究分析课程中学习SPSS。
统计分析系统 (SAS) k. .
SAS -其最新版本于2011年12月生产，是许多“高级用户”喜欢的软件包，因为它具有强大的功能和可编程性。SAS是难以学习的软件包之一。要使用SAS，您必须编写操作数据并执行数据分析的SAS程序。如果您在SAS程序中出错，可能很难看出错误发生的位置或纠正方法。与使用简单命令行的SPSS或STATA等许多其他软件包相比，学习和理解SAS中的数据管理可能需要很长时间。但是，SAS可以同时处理多达32,768个变量的大量数据文件，并且记录数量通常仅限于硬盘大小。
SAS执行大多数一般统计分析（回归，逻辑回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。SAS的最大优势可能在于其方差分析，混合模型分析和多变量分析，而在序数和多项逻辑中可能最弱。
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回归（因为这些命令特别困难）和强大的方法（难以执行稳健回归或其他类型的稳健方法）- ATS Ucla Edu(2014)。虽然对调查数据的分析有一些支持，但与STATA相比，它们相当有限。
计量经济学观点 (EViews)
EViews是一个窗口统计包，主要用于面向时间序列的计量经济学分析。它由Quantitative Micro Software (QMS) 开发，现在是HIS的一部分。版本1.0于1994年3月发布，并取代了MicroTSP。当前版本的EViews是8.0，于2013年3月发布。EViews可用于一般统计分析和计量经济学分析，如横截面和面板数据分析以及时间序列估计和预测。EViews在很大程度上依赖于专有和未记录的文件格式来进行数据存储。但是，对于输入和输出，它支持多种格式，包括数据库格式，Ms-Excel格式，SPSS/PSPP, DAP/SAS, STATA, RATS, 和TSP。EViews可以访问ODBC数据库。
MINITAB
MINITAB是被教育工作者，学生，科学家，商业伙伴和研究人员用于在多个领域提供统计软件的统计软件。MINITAB, 与1990年左右开发，仍然是最古老的统计软件程序之一。MINITAB与PC, Macintosh, Linux和所有其他主要平台兼容。
作为最容易使用的统计软件程序之一，MINITAB仍然是这些新统计软件的热门选择。通过下拉菜单和对话框描述如何以及下一步该做什么，MINITAB坚持作为教授学生统计和数据分析的流行选择。MINITAB主要拥有一个教育工作者用户群，使用该计划向学生展示大学和研究生水平课程的研究方法和分析。MINITAB执行大多数一般统计分析（回归，逻辑回归，生存分析，方差分析，因子分析，但在一般线性模型（GLM）和多级回归中有其弱点）。
STATA
STATA是一个功能强大的统计软件包，具有智能数据管理功能，各种最新的统计技术，以及用于生成出版品质图表的出色系统。STATA最新版本于2013年6月24日制作，这是一个快速且易于使用的数据管理软件包。STATA适用于Windows, Unix, 和Mac计算机。标准版本称为Stata/IC (或 Intercooled Stata)，最多可处理2,047个变量。有一个名为Stata/SE的特殊版本可以处理多达32,766个变量(并且还允许更长的字符串变量和更大的矩阵),以及一个名为Stata/MP的多核/多处理器计算机版本，它具有相同的限制但速度更快。STATA执行大多数一般统计分析 (回归，逻辑回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析和时间序列分析)。
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