Jason Brinkley, profesor asistente de bioestadística en la Universidad de East Carolina, recientemente grabó un conjunto de videos para JMP titulado " Pasar de SPSS a JMP , "que abordan las diferencias entre los dos paquetes de software. Después de grabar, Jason respondió algunas preguntas que profundizan un poco más en estas diferencias.
¿Qué diferencias serán evidentes de inmediato cuando un usuario de SPSS comience a trabajar en JMP?
La diferencia más inmediata está en las formas en que cada software elige mostrar los datos. Tanto SPSS como JMP muestran datos en el estilo de "hoja de cálculo", con variables como columnas y filas como individuos. Sin embargo, SPSS tiene una vista variable, que muestra otra información sobre las columnas de los datos, mientras que JMP coloca gran parte de esa misma información a la izquierda de los datos.
¿Existen diferencias inherentes en los dos sistemas, o es solo una diferencia en la funcionalidad?
Existen diferencias inherentes, pero se derivan más de los diferentes enfoques para analizar datos. El arquetipo de SPSS puede ser más análogo a un experimentador, centrado principalmente en la planificación previa y el diseño exacto de los análisis que deben ejecutarse y luego seleccionar solo esas opciones. El arquetipo JMP, por el contrario, implica más exploración de datos y está diseñado para que los usuarios puedan trabajar con datos más sobre la marcha. Eso no quiere decir que SPSS no pueda explorar datos y que JMP no sea excelente para análisis planificados previamente; solo estamos considerando lo que parece ser su entorno nativo.
La visualización es parte de cada producto, pero ¿el proceso de creación de imágenes es el mismo para ambos?
Las dos plataformas son más similares en esta área, cada una permitiendo gráficos personalizados, pero es donde vemos las mayores diferencias entre los arquetipos. JMP permite a los usuarios ver los gráficos que desean crear a medida que los crean, lo que permite una mayor flexibilidad e imaginación para crear imágenes.
¿SPSS o JMP requieren cierto conocimiento de las estadísticas para apreciar realmente lo que pueden hacer?
Siempre les digo a mis alumnos que estos paquetes de software solo están limitados por la cantidad de estadísticas que conocen y entienden. Creo que ambos paquetes de software se pueden usar con muy poca capacitación estadística, pero el valor percibido puede ser diferente entre los grupos de conocimiento. Las características como la creación de tablas y la visualización de datos son más fáciles para las personas con capacitación en estadísticas limitadas, en cuyo caso las características Graph Builder y Tabulate en JMP pueden ser más intuitivas.
¿Cuáles dirías que son las fortalezas y debilidades de cada uno?
JMP es fuerte en la exploración y visualización de datos, y en ser capaz de manipular rápida y fácilmente, así como excluir tanto los puntos de datos como la salida no utilizada. SPSS es fuerte en las diferentes opciones analíticas disponibles en el software y la facilidad con la que uno puede obtener resultados muy específicos rápidamente. La idea de personalizar la salida en JMP hace que ciertos análisis sean más difíciles de encontrar o encontrar en lugares no intuitivos. Por ejemplo, JMP no tiene tantas opciones de modelado como SPSS, y las medidas repetidas no se encuentran en un lugar intuitivo para que los investigadores de salud o ciencias sociales lo encuentren rápidamente. SPSS no tiene tantas opciones para comprender matices particulares u observaciones inusuales en un conjunto de datos.
¿Cuál es la mejor manera de ver o comprender las diferencias entre JMP y SPSS?
Tomemos un ejemplo que pueda ilustrar las fortalezas y debilidades de cada uno. Supongamos que realizo un experimento en el que sigo a 100 personas en cuatro puntos de tiempo a medida que trabajan en un régimen de pérdida de peso. Supongamos que aleatorizo a los 100 individuos a cinco entrenadores (20 a cada uno). Digamos que dos de los entrenadores son mucho más experimentados y expertos en lograr que sus clientes pierdan peso. Supongamos que también diseño una encuesta para dar a los sujetos al final del programa para obtener comentarios sobre sus opiniones sobre el programa de pérdida de peso. Es probable que JMP tenga un gran rendimiento en la visualización, y los usuarios podrán ver rápidamente si las personas en el programa realmente perdieron peso en los cuatro puntos temporales. JMP también señalará al principio en los datos visuales si uno o más de los entrenadores tenían sujetos que superaron a los otros entrenadores. Supongamos que un investigador quisiera evitar las imágenes y la exploración e ir directamente a algún tipo de medidas repetidas ANOVA o modelado longitudinal; en ese caso, las opciones son fáciles de encontrar en SPSS, y obtener resultados es sencillo. Luego, si los investigadores quisieran ver los datos de la encuesta, JMP se fortalecerá ya que los usuarios pueden comprender los resultados generales de la encuesta rápidamente y explorar las diferencias entre los entrenadores con Tabulate y las plataformas categóricas. En caso de que los investigadores estén preocupados por la confiabilidad y consistencia de su encuesta, las opciones para obtener ese resultado serán más fáciles de encontrar en SPSS.
¿Algún otro comentario adicional?
Ningún software es perfecto para todos los análisis, y los arquetipos de cada uno pueden hacer que esté más preparado para manejar ciertos problemas que otros. Existe un equilibrio entre la capacidad de realizar análisis potentes, opciones de personalización y facilidad de uso. El ejemplo descrito anteriormente puede ser resuelto fácilmente por cualquier usuario con poca experiencia en cualquier software, pero hay aspectos que serán más difíciles para los usuarios nuevos o en transición. La universidad en la que trabajo es afortunada de tener licencias para cada programa, y conozco a muchos usuarios de SPSS que adoran JMP y están haciendo la transición porque sienten que entienden mejor sus datos en JMP. Las visualizaciones cuentan una historia poderosa de una manera que los números y los análisis no pueden. Pero muchos investigadores saben que las imágenes también pueden llevar a la gente por mal camino, y nuestros cerebros pueden ser engañados; Todavía hay una necesidad de análisis para apoyar lo que "vemos" en los datos. Los usuarios de SPSS tienen que volver a entrenarse con el arquetipo JMP, lo que puede significar que deben pensar dónde se ubicarán las opciones para hacer ciertos análisis en el software. No hay un botón de estadísticas no paramétricas en JMP, y los usuarios tienen que poner su problema en un contexto determinado para determinar dónde encontrarán las opciones para una prueba de Wilcoxon (pista: es la alternativa no paramétrica a la prueba t, así que búsquela allí) .
Gracias a Jason por su perspicaz análisis. Para obtener más información sobre este tema, consulte el Pasar del kit de información de SPSS a JMP en nuestra página web. El kit contiene un documento técnico y las presentaciones de video de Jason con diapositivas y un conjunto de datos.
