Si desea que su software se utilice en las ciencias sociales, especialmente en psicología, recomiendo dos características críticas: la primera implica pendientes simples y la segunda implica regresión jerárquica.
En general, la capacidad de dar seguimiento a una interacción que involucra una variable continua para realizar un análisis de "pendientes simples" o "efectos simples" en el que, como mínimo, el usuario puede explorar la pendiente de una línea con diferentes valores de otro predictor (y obtener pendientes con EE) e incluso mejor, proporcionar contrastes entre estas pendientes. El otro predictor puede ser continuo (y, por lo tanto, sería necesario poder representar gráficamente un EE de más o menos 1) o categórico.
Una segunda técnica muy común en psicología es la regresión jerárquica, en la que se comparan dos modelos, uno anidado dentro del otro. La única manera de hacerlo con JMP es ejecutar ambos modelos, extraer los valores de gl, SS y MSE del modelo, calcular una F y luego consultarla en una tabla (o calcular el valor p asociado con una fórmula de JMP). Es un proceso bastante engorroso. Es muy sencillo en R, SPSS e incluso en Jamovi.
