Se vuoi che il tuo software venga utilizzato nelle scienze sociali, in particolare in psicologia, ti consiglio due caratteristiche fondamentali: la prima riguarda le pendenze semplici e la seconda la regressione gerarchica.
In generale, la capacità di seguire un'interazione che coinvolge una variabile continua per condurre un'analisi "pendenze semplici" o "effetti semplici" in cui, come minimo, l'utente può sondare la pendenza di una linea a diversi valori di un altro predittore (e ottenere pendenze con errori standard) e, ancora meglio, fornire contrasti tra queste pendenze. L'altro predittore può essere continuo (e quindi la capacità di tracciare un errore standard più o meno 1 sarebbe necessaria) o categorico.
Una seconda tecnica molto comune in psicologia è la regressione gerarchica, in cui due modelli vengono confrontati, uno annidato nell'altro. L'unico modo in cui posso farlo usando JMP è eseguire entrambi i modelli, estrarre i valori di dfs, SS e MSE del modello, calcolare una F e quindi cercare la F in una tabella (o calcolare il p-value associato usando una formula JMP). Molto macchinoso. Questo è semplicissimo in R, SPSS e persino Jamovi.
