이스트 캐롤라이나 대학교 생물 통계학 조교수 Jason Brinkley는 최근에 JMP 제목이 " SPSS에서 JMP로 이동 두 소프트웨어 패키지의 차이점을 해결합니다. 테이핑 한 후 Jason은 이러한 차이점을 조금 더 깊이 파고 드는 몇 가지 질문에 대답했습니다.
SPSS 사용자가 JMP에서 작업을 시작할 때 즉시 어떤 차이점이 있습니까?
가장 즉각적인 차이점은 각 소프트웨어가 데이터를 표시하도록 선택하는 방식에 있습니다. SPSS와 JMP는 변수를 열로, 행을 개별로 사용하여 "스프레드 시트"스타일로 데이터를 표시합니다. 그러나 SPSS에는 데이터 열에 대한 다른 정보를 표시하는 가변보기가 있으며 JMP는 동일한 정보의 대부분을 데이터 왼쪽에 넣습니다.
두 시스템에 고유 한 차이점이 있습니까? 아니면 기능상의 차이점일까요?
고유 한 차이점이 있지만 데이터 분석에 대한 다양한 접근 방식에서 더 많이 발생합니다. SPSS 아키타 입은 실험자와보다 유사 할 수 있으며, 대부분 사전 계획 및 실행해야하는 분석을 정확하게 설계 한 다음 해당 옵션 만 선택하는 데 중점을 둡니다. 대조적으로 JMP 아키타 입은 더 많은 데이터 탐색을 필요로하며 사용자가 데이터를 더 빠르게 작업 할 수 있도록 설계되었습니다. SPSS가 데이터를 탐색 할 수없고 JMP가 사전 계획된 분석에 적합하지 않다는 것은 아닙니다. 우리는 단지 그들의 고유 환경으로 보이는 것을 고려하고 있습니다.
시각화는 각 제품의 일부이지만 비주얼을 만드는 과정이 두 제품 모두 동일합니까?
두 플랫폼은이 영역에서 가장 유사하며 각각 맞춤 그래픽을 허용하지만 아키 타입간에 가장 큰 차이점이있는 곳입니다. JMP를 사용하면 사용자가 만들려는 그래프를 볼 수 있으므로 시각적으로보다 유연하고 상상력을 발휘할 수 있습니다.
SPSS 또는 JMP가 실제로 수행 할 수있는 작업을 이해하려면 통계에 대한 특정 지식이 필요합니까?
나는 항상 학생들에게 이러한 소프트웨어 패키지는 당신이 알고 이해하는 통계량에 의해서만 제한된다고 말합니다. 두 소프트웨어 패키지 모두 통계 훈련이 거의없이 사용될 수 있다고 생각하지만 지식 그룹마다 인식되는 가치가 다를 수 있습니다. 통계 생성이 제한된 개인에게는 테이블 작성 및 데이터 시각화와 같은 기능이 더 쉬워집니다.이 경우 JMP의 그래프 작성기 및 테이블 기능이보다 직관적 일 수 있습니다.
각각의 장단점은 무엇입니까?
JMP는 데이터 탐색 및 시각화에 강력하며 데이터 포인트와 사용되지 않은 출력을 모두 제외하고 빠르고 쉽게 조작 할 수 있습니다. SPSS는 소프트웨어에서 사용할 수있는 다양한 분석 옵션과 매우 구체적인 출력을 신속하게 얻을 수있는 용이성에 강력합니다. JMP에서 출력을 사용자 정의한다는 아이디어는 직관적이지 않은 장소에서 특정 분석을 찾기가 더 어려워집니다. 예를 들어, JMP에는 SPSS만큼 많은 모델링 옵션이 없으며, 반복 된 측정이 건강 또는 사회 과학 연구원이 신속하게 찾을 수있는 직관적 인 장소가 아닙니다. SPSS에는 데이터 세트에서 특정 뉘앙스 또는 비정상적인 관찰을 이해하기위한 많은 옵션이 없습니다.
JMP와 SPSS의 차이점을 보거나 이해하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
각각의 장단점을 설명 할 수있는 예를 들어 보겠습니다. 체중 감량 요법을 통해 4 개의 시점에 걸쳐 100 명의 개인을 따르는 실험을 수행한다고 가정합니다. 100 명의 개인을 5 명의 트레이너 (각각 20 명)로 무작위로 가정 해 봅시다. 두 명의 트레이너가 훨씬 더 경험이 풍부하고 고객의 체중 감량에 능숙하다고 가정 해 봅시다. 체중 감량 프로그램에 대한 그들의 의견에 대한 피드백을 얻기 위해 프로그램이 끝날 때 피험자에게 줄 설문 조사를 디자인한다고 가정 해 봅시다. JMP는 시각화에서 강력한 성능을 발휘할 것이므로 사용자는 프로그램의 개인이 실제로 4 개의 시점에서 체중을 잃었는지 빠르게 확인할 수 있습니다. JMP는 또한 하나 이상의 트레이너가 다른 트레이너보다 우수한 과목을 가지고 있는지 여부를 데이터 비주얼에서 일찍 지적 할 것입니다. 한 연구원이 시각과 탐색을 우회하고 일종의 반복 측정 ANOVA 또는 종단 모델링으로 바로 가고 싶다고 가정 해 봅시다. 이 경우 SPSS에서 옵션을 쉽게 찾을 수 있으며 출력을 얻는 것이 간단합니다. 다음으로, 연구원들이 설문 조사 데이터를보고자한다면, 사용자는 광범위한 설문 조사 결과를 빠르게 이해하고 Tabulate 및 categorical 플랫폼을 통해 트레이너 간의 차이점을 탐색 할 수 있으므로 JMP가 강력해질 것입니다. 연구원들이 설문의 신뢰성과 일관성에 대해 염려한다면 SPSS에서 그 결과를 얻는 옵션을보다 쉽게 찾을 수있을 것입니다.
다른 추가 의견이 있으십니까?
모든 분석에 완벽하게 적합한 소프트웨어는 없으며 각각의 아키타 입은 다른 문제보다 특정 문제를보다 잘 처리 할 수 있습니다. 강력한 분석 수행 기능, 사용자 지정 옵션 및 사용 편의성간에 균형이 있습니다. 위에서 설명한 예제는 소프트웨어에 대해 약간의 경험이있는 모든 사용자가 쉽게 해결할 수 있지만 신규 또는 전환 사용자에게는 더 어려운 측면이 있습니다. 내가 일하는 대학은 운 좋게도 각 프로그램에 대한 라이센스를 가지고 있으며 JMP를 좋아하고 JMP에서 데이터를 더 잘 이해하는 것처럼 느끼기 때문에 전환을 만들고있는 많은 SPSS 사용자를 알고 있습니다. 시각화는 숫자와 분석이 할 수없는 방식으로 강력한 이야기를 전달합니다. 그러나 많은 연구자들은 시각 자료가 사람들을 타락시킬 수 있고 우리의 두뇌가 속일 수 있다는 것을 알고 있습니다. 데이터에서 우리가 "보는"것을 지원하기 위해서는 여전히 분석이 필요합니다. SPSS 사용자는 JMP 아키 타입으로 자신을 재교육해야합니다. 즉, 소프트웨어에서 특정 분석을 수행 할 수있는 옵션이 어디에 있는지 고려해야합니다. JMP에는 비모수 통계 버튼이 없으며, 사용자는 Wilcoxon 테스트를위한 옵션을 찾을 수있는 위치를 결정하기 위해 특정 상황에서 문제를 제기해야합니다 (힌트 : t- 테스트의 비모수 적 대안이므로 찾아보십시오) .
통찰력있는 분석을 해준 Jason에게 감사합니다. 이 주제에 대한 자세한 내용은 SPSS에서 JMP Information Kit로 이동 우리 웹 사이트에서. 이 키트에는 백서와 슬라이드 및 데이터 세트가 포함 된 Jason의 비디오 프레젠테이션이 포함되어 있습니다.
