Jason Brinkley, un assistente professore di biostatistica alla East Carolina University, ha recentemente registrato una serie di video per JMP intitolato " Passando da SPSS a JMP , "che risolvono le differenze tra i due pacchetti software. Dopo aver registrato, Jason ha risposto ad alcune domande che scavano un po 'più a fondo in queste differenze.
Quali differenze saranno immediatamente evidenti quando un utente SPSS inizia a lavorare in JMP?
La differenza più immediata sta nel modo in cui ciascun software sceglie di mostrare i dati. Sia SPSS che JMP mostrano i dati nello stile "foglio di calcolo", con variabili come colonne e righe come individui. Tuttavia, SPSS ha una vista variabile, che mostra altre informazioni sulle colonne dei dati, mentre JMP mette gran parte di quelle stesse informazioni a sinistra dei dati.
Ci sono differenze intrinseche nei due sistemi o è solo una differenza di funzionalità?
Esistono differenze intrinseche, ma derivano maggiormente dai diversi approcci all'analisi dei dati. L'archetipo SPSS può essere più analogo a uno sperimentatore, focalizzato principalmente sulla pianificazione preliminare e sulla progettazione esattamente quali analisi dovrebbero essere eseguite e selezionando solo quelle opzioni. L'archetipo JMP, al contrario, prevede una maggiore esplorazione dei dati ed è progettato per consentire agli utenti di lavorare con i dati più al volo. Ciò non significa che SPSS non possa esplorare i dati e JMP non è eccezionale per le analisi pianificate; stiamo solo considerando quello che sembra essere il loro ambiente nativo.
La visualizzazione fa parte di ciascun prodotto, ma il processo di creazione di immagini è lo stesso per entrambi?
Le due piattaforme sono le più simili in quest'area, ognuna consente una grafica personalizzata, ma è qui che vediamo le maggiori differenze tra gli archetipi. JMP consente agli utenti di vedere i grafici che desiderano creare mentre li stanno creando, consentendo maggiore flessibilità e immaginazione alla creazione di elementi visivi.
SPSS o JMP richiedono una certa conoscenza delle statistiche per apprezzare davvero ciò che possono fare?
Dico sempre ai miei studenti che questi pacchetti software sono limitati solo da quante statistiche conosci e capisci. Penso che entrambi i pacchetti software possano essere utilizzati con una formazione statistica molto ridotta, ma il valore percepito potrebbe essere diverso tra i gruppi di conoscenza. Funzionalità come la creazione di tabelle e la visualizzazione di dati diventano più semplici per le persone con formazione statistica limitata, nel qual caso le funzioni Graph Builder e Tabulate in JMP possono essere più intuitive.
Quali diresti sono i punti di forza e di debolezza di ciascuno?
JMP è forte nell'esplorazione e nella visualizzazione dei dati e nella capacità di manipolare rapidamente e facilmente, nonché di escludere sia i punti di dati che l'output inutilizzato. SPSS è forte nelle diverse opzioni analitiche disponibili nel software e nella facilità con cui si può ottenere rapidamente output molto specifici. L'idea di personalizzare l'output in JMP rende alcune analisi più difficili da trovare o trovare in luoghi non intuitivi. Ad esempio, JMP non ha tante opzioni di modellazione come SPSS e le misure ripetute non sono in un luogo intuitivo per i ricercatori in scienze della salute o sociali per trovarlo rapidamente. SPSS non ha tante opzioni per comprendere sfumature particolari o osservazioni insolite in un set di dati.
Qual è il modo migliore per vedere o comprendere le differenze tra JMP e SPSS?
Facciamo un esempio che possa illustrare i punti di forza e di debolezza di ciascuno. Supponiamo di condurre un esperimento in cui seguo 100 persone su quattro punti temporali mentre lavorano attraverso un regime di perdita di peso. Supponiamo di randomizzare i 100 individui in cinque formatori (quindi 20 per ciascuno). Diciamo che due dei trainer sono molto più esperti e abili nel far dimagrire i propri clienti. Supponiamo che io progetti anche un sondaggio da dare agli argomenti alla fine del programma per ottenere un feedback sulle loro opinioni sul programma di perdita di peso. Probabilmente JMP si esibirà fortemente sulla visualizzazione e gli utenti saranno in grado di vedere rapidamente se le persone nel programma hanno effettivamente perso peso attraverso i quattro punti temporali. JMP indicherà presto nelle informazioni visive se uno o più trainer hanno avuto soggetti che hanno sovraperformato gli altri trainer. Supponiamo che un ricercatore volesse bypassare la visuale e l'esplorazione e passare direttamente a una sorta di ripetute misure ANOVA o modellazione longitudinale; in tal caso, le opzioni sono facili da trovare in SPSS e ottenere l'output è semplice. Successivamente, se i ricercatori volessero esaminare i dati del sondaggio, JMP diventerà forte poiché gli utenti possono comprendere rapidamente i risultati di un ampio sondaggio ed esplorare le differenze tra i trainer con le piattaforme Tabulate e categoriche. Se i ricercatori dovessero preoccuparsi dell'affidabilità e della coerenza del loro sondaggio, le opzioni per ottenere tale risultato saranno più facili da trovare in SPSS.
Qualche altro commento aggiuntivo?
Nessun software è perfettamente adatto a tutte le analisi e gli archetipi di ciascuno possono renderlo più pronto a gestire determinati problemi rispetto ad altri. Esiste un equilibrio tra la capacità di eseguire potenti analisi, opzioni di personalizzazione e facilità d'uso. L'esempio sopra descritto può essere facilmente elaborato da qualsiasi utente con una piccola esperienza in entrambi i software, ma ci sono aspetti che saranno più difficili per gli utenti nuovi o in transizione. L'università in cui lavoro è fortunata ad avere licenze per ogni programma e conosco molti utenti SPSS che adorano JMP e stanno effettuando la transizione perché hanno la sensazione di capire meglio i loro dati in JMP. Le visualizzazioni raccontano una storia potente in un modo che numeri e analisi non possono. Ma molti ricercatori sanno che le immagini possono anche sviare le persone e il nostro cervello può essere ingannato; è ancora necessario che le analisi supportino ciò che "vediamo" nei dati. Gli utenti SPSS devono riqualificarsi nell'archetipo JMP, il che può significare che devono pensare a dove si troveranno nel software le opzioni per eseguire determinate analisi. Non esiste un pulsante statistico non parametrico in JMP e gli utenti devono mettere il loro problema in un determinato contesto per determinare dove troveranno le opzioni per un test Wilcoxon (suggerimento: è l'alternativa non parametrica al test t, quindi cercatelo lì) .
Grazie a Jason per la sua approfondita analisi. Per ulteriori informazioni su questo argomento, consultare il Passaggio da SPSS a JMP Information Kit sul nostro sito web. Il kit contiene un white paper e presentazioni video di Jason con diapositive e un set di dati.
