El desarrollo del software estadístico en la investigación ha transformado la forma en que los científicos e investigadores realizan su análisis estadístico. A pesar de estos avances, no estaba claro qué software estadístico se utiliza principalmente para el cual el diseño de la investigación crea confusión e incertidumbre al elegir las herramientas estadísticas correctas. Por lo tanto, este estudio tuvo como objetivo revisar la tendencia del uso de software estadístico y sus diseños de estudio asociados en artículos publicados en Health Sciences Research.
Este estudio de análisis bibliométrico revisó 10,596 artículos publicados en PubMed en tres intervalos de 10 años (1997, 2007 y 2017). Los datos se recopilaron a través de la hoja de Google y se analizaron utilizando el software SPSS. Este estudio describió la tendencia y el uso de las herramientas estadísticas disponibles actualmente y los diferentes diseños de estudio que están asociados con ellas.
Del software estadístico mencionado en los artículos recuperados, SPSS fue la herramienta estadística más común utilizada (52.1%) en los tres tiempos seguidos de SAS (12.9%) y STATA (12.6%). Winbugs fue el software estadístico menos utilizado con solo 40 (0.6%) del total de artículos. SPSS se asoció principalmente con diseños de estudio observacionales (61.1%) y experimentales (65.3%). Por otro lado, el gerente de revisión (43.7%) y STATA (38.3%) fueron el software más estadístico asociado con revisiones sistemáticas y metanálisis.
En este estudio, se encontró que SPSS era el software estadístico más utilizado en los períodos de estudio seleccionados. Los estudios de observación fueron el diseño de investigación de ciencias de la salud más común. SPSS se asoció con estudios observacionales y experimentales, mientras que Review Manager y STATA se usaron principalmente para revisiones sistemáticas y metaanálisis.
Con la evolución del acceso abierto en el mundo editorial, el acceso a la investigación empírica nunca ha sido más extendida de lo que es ahora. Sin embargo, para la mayoría de los investigadores, la característica clave de sus artículos es la robustez y repetibilidad de su sección de métodos, particularmente el diseño del estudio y el tipo de pruebas estadísticas para emplear. La emergencia del software estadístico ha transformado la forma en que los científicos e investigadores que realizan su análisis estadístico. Por lo tanto, realizar análisis estadísticos complejos y a veces erróneos se ha convertido en algo del pasado [1].
¿Qué es el uso de software estadistico?
El análisis estadístico es el proceso de recopilación, transformación y organización de datos para detectar información útil para tomar una decisión bien informada. El análisis estadístico brinda a los gerentes de negocios datos en tiempo real sobre condiciones complejas para ayudarlos a tomar decisiones basadas en hechos en lugar de archivados.
El uso más común de las estadísticas es medir el rendimiento, ya sea el rendimiento de una táctica de marketing mejorada, una nueva línea de producto o simplemente el rendimiento de los empleados. Además, ayuda a las empresas a predecir y navegar a través de los riesgos, así como a optimizar el rendimiento de la inversión.
Con más industrias que optan por las mejores empresas de análisis de big data para ayudar a producir los datos, la necesidad de un análisis estadístico de los datos está aumentando. El análisis estadístico trae numerosos beneficios para hacer el mejor uso de los vastos datos disponibles, como ayudar en la investigación de mercado, el desarrollo de productos, mapear la tasa de crecimiento de la compañía, mejorar la eficiencia de la empresa, etc.
Sin embargo, analizar manualmente los datos generados por el negocio puede dar lugar a conclusiones engañosas y distorsiones graves. Las empresas deben reconocer las desventajas para comprender el concepto de análisis estadístico.
Analicemos los inconvenientes clave del análisis de datos y cómo el software de análisis estadístico ayuda a evitarlos.
- Error en el muestreo
El éxito del análisis estadístico depende principalmente de los datos recopilados. Cuando un científico de datos recopila datos basados en procedimientos sesgados o defectuosos, hace que los resultados sean inútiles. El error de muestreo ocurre cuando hay una brecha entre la población real y la población de muestra. Una muestra que contiene una amplia gama de representaciones puede producir un error menor. Sin embargo, si la población de muestra no se relaciona con la población enfocada, el resultado puede ser engañoso. Por ejemplo, si la investigación se centró en encontrar el software de gestión hotelera más eficiente incluye a la mayoría de los participantes que trabajan en la industria minorista o de atención médica, el resultado será evasivo. Del mismo modo, si un mayor número de participantes son del mismo grupo de hoteles, los resultados estarán sesgados.
¿Qué es el manejo de software estadistico?
La gerencia de MasterTech por Statistics Software fue diseñada y construida teniendo en cuenta el propietario del negocio y el ejecutivo. A continuación se presentan muchas de las características del software de gestión por estadística y muchas de ellas están disponibles solo en productos MasterTech.
Gestión por estadísticas: la herramienta de gestión más efectiva jamás creada. Este es un sistema visual de gráficos de publicaciones de producción y líneas de flujo que le brinda una descripción general de la forma en que su empresa opera con pautas paso a paso sobre cómo fortalecer áreas débiles y preservar las fuertes.
Basado en parte en los trabajos de L. Ron Hubbard con muchas características exclusivas que no se encuentran en ningún otro producto gráfico en el mercado actual. La gestión estadística efectiva consiste en descubrir por qué las estadísticas hicieron lo que hicieron y corregir las estadísticas de tendencias y reforzar las que están actuando al descubrir qué los hizo subir.
En muchos casos, puede predecir un área potencial de problemas y tomar medidas efectivas para manejar una estadística futura de abajo; Mucho antes de que pueda hacer daños reales al resto de las operaciones de su empresa.
Establezca una cuota para la nueva semana que es una estadística UP
Escribir fórmulas de condición para mejorar la producción general
Revise su producción diariamente y realice cambios para hacer su cuota
La magia de la gestión estadística es ver y usar esta tecnología para pronosticar futuras depresiones y tomar acciones efectivas ahora para convertirlos en riquezas. Es crucial tener información estadística oportuna a su alcance es crucial, pero es la clave saber qué curso de acción específico se basa en la información que proporcionan los gráficos.
¿Cuáles son los usos potenciales de un software estadistico?
Las ventajas de usar software estadístico incluyen estar libre de tareas manuales, ahorrar tiempo, tratar grandes cantidades de datos, tener más flexibilidad y obtener resultados válidos y confiables.
La importancia del software en el análisis de datos difícilmente puede ser exagerada. Para un negocio, el software lo ayudará a ganar más dinero o le permitirá ahorrar dinero. Esto se debe a que utilizando estas herramientas, podemos analizar el negocio en su conjunto. Podemos integrar todos los conjuntos de datos de diferentes partes del negocio y luego obtener información que pueda ayudarnos a tomar decisiones que sean más apropiadas para la situación específica. Sin este software, una empresa se vería obligada a hacer todo manualmente, utilizando muchas conjeturas.
Con la ayuda de este software, los conjuntos de datos de todo el negocio se pueden analizar utilizando diferentes enfoques. Esto ayudará a la compañía a tomar medidas preventivas contra eventos imprevistos en el futuro. El software en Analytics generalmente se usa para una variedad de tareas, incluida la siguiente: limpieza de datos, minería de datos, modelado de datos, visualización de datos y pronósticos. El software también integra los conjuntos de datos con bases de datos externas, lo que permite que la empresa obtenga acceso a información adicional.
La limpieza de datos se realiza cuando el software de análisis limpia automáticamente los conjuntos de datos de registros no válidos e información desactualizada. El software de Meta Analysis permite obtener información sobre el proceso de negocio e identificar los problemas relacionados con el negocio.
¿Cuál es la importancia del uso de los programas estadísticos como el SPSS en la investigación?
SPSS significa paquete estadístico para las ciencias sociales y se utiliza para la investigación en profundidad en el análisis de datos estadísticos complejos. Es útil para las organizaciones y empresarios, así como a los científicos, para investigar una amplia gama de datos e información para un mejor análisis y evaluación. La mayoría de las principales agencias de investigación en todo el mundo usan SPSS para analizar la encuesta de los datos y los datos de texto de la mina para que puedan aprovechar al máximo sus proyectos de investigación y encuestas. Es un paquete de software utilizado para un análisis estadístico interactivo o por lotes. Las versiones actuales del software tienen la marca, las estadísticas de IBM SPSS. La ayuda de SPSS es útil para que los analistas de datos utilicen diversos conjuntos de datos y realicen diferentes análisis estadísticos como ANOVA, prueba t o MANOVA, así como análisis de regresión para analizar diversos conjuntos de datos e interrelacionando la relación entre las variables dependientes e independientes. Por lo tanto, a través del análisis SPSS, sería posible que los investigadores analicen críticamente la relación e interdependen entre las variables en conjuntos de datos y desarrollen una evaluación crítica en profundidad.
Las ventajas de analizar datos con la ayuda del análisis de datos SPSS son, ya que no se necesita mucho esfuerzo para que el investigador use este software. El tiempo requerido para analizar los datos con la ayuda de SPSS es relativamente menor que cualquier otra herramienta estadística, lo que es más útil para que los investigadores realicen un análisis crítico en profundidad al incluir grandes números de datos e información numéricos con éxito. Las funciones centrales de SPSS son como programación de estadísticas, programación de modeladores, análisis de texto para los programas de encuestas y visualizando a los diseñadores. A través de estas actividades, es posible que los investigadores realicen el análisis de datos en un proceso sistemático. La aplicación básica de este programa es analizar los datos científicos, relacionados con las ciencias sociales y otros fines de investigación, donde el análisis de datos se puede realizar con análisis estadístico y evaluación en profundidad. Estos datos se pueden utilizar para encuestas, investigación de mercado, minería de datos, etc. SPSS almacenan los datos y los organiza de manera sincronizada para que el rendimiento estadístico se pueda hacer de manera eficiente. Para producir una salida adecuada, el conjunto de datos se puede realizar de manera eficiente y SPSS se diseña en tal influencia que puede manejar un conjunto de datos grande con diferentes formatos.
SPSS es un sistema de software muy útil que utilizan los investigadores, científicos y otros para procesar datos críticos de una manera simple. El análisis y la evaluación de datos son un proceso que lleva mucho tiempo y también es complejo evaluar e interpretar los datos sistemáticamente. Pero, el software SPSS puede manejar fácilmente un gran volumen de datos e información para progresar en la investigación y dibujar de manera crítica la evaluación final. Este software es útil para el análisis y la encuesta de datos, ya que ayuda a analizar, transformar y producir el conjunto de datos entre diferentes variables de datos, la salida se puede obtener a través de la representación gráfica para que los usuarios puedan comprender e interpretar fácilmente los resultados. La transformación de datos es la primera etapa del software, donde la técnica de convertir el formato de los datos es adecuada para progresar en el análisis estadístico. Según el tipo de datos, el software puede manejar el gran volumen de datos e información sistemáticamente e insertar diferentes tipos de SPSS. Cambiará aún más la estructura y la especificación según el requisito de los usuarios. A través de dicho proceso, SPSS Will proporciona un alcance a los investigadores y otros para realizar una evaluación crítica y, por lo tanto, se considera que SPSS es útil para el análisis de datos de la encuesta para sacar la conclusión final.
El análisis de regresión es la segunda etapa, donde es efectivo comprender la relación entre variables dependientes e interdependientes después de almacenar los datos de manera sincronizada. También ayuda a analizar interdependientes entre las variables en el conjunto de datos. La tercera forma en que SPSS admite el análisis de datos de la encuesta es ANOVA (análisis de varianza), en el que puede ser posible comparar los eventos, grupos o proceso. Este método es más adecuado para ejecutar una tarea, donde se puede garantizar la viabilidad y efectividad del método particular. MANOVA (análisis de varianza multivariado) también se utiliza para comparar los datos con variables aleatorias cuyo valor es desconocido. Por la presente, es un análisis crítico, que se puede realizar a través de SPSS y también se utiliza para analizar diferentes tipos de población y factores en el conjunto de datos según los requisitos de los investigadores. La prueba t se utiliza para analizar diferentes tipos de muestra donde los investigadores pueden aplicar el método para descubrir la diferencia en el interés de dos tipos de grupos. También es útil que los investigadores realicen un análisis de datos en profundidad al considerar diversos conjuntos de datos.
Por lo tanto, se puede concluir que SPSS es
beneficioso para el análisis de datos de la encuesta, donde
Los investigadores pueden realizar encuestas por
inclusión de los participantes para recopilar datos
y desarrollar un buen conjunto de datos. Después de recolectar
los datos y la información a través de la encuesta
proceso, los investigadores también pueden organizar el
Datos a través del software de análisis de datos SPSS y realizan las funciones en SPSS como ANOVA, prueba t o MANOVA, así como análisis de regresión, para que la tendencia de la relación y los datos se pueda identificar de manera efectiva. Por lo tanto, el análisis de datos de la encuesta a través del software SPSS proporcionará un alcance a los investigadores para analizar y evaluar los datos y la información recopilados de manera eficiente y mejorar la calidad del investigador para explorar la producción final. Sería beneficioso que los investigadores utilicen el software SPSS para mejorar la autenticidad y la claridad del análisis de datos y la evaluación para evaluar la tendencia reciente e interpretar los datos mediante la comprensión de la relación entre los datos dependientes e independientes para cumplir con la hipótesis de la encuesta .
¿Cuál es la importancia del SPSS?
Casi todos los estudiantes graduados de ciencias sociales se han encontrado con SPSS en algún momento de su carrera de posgrado. SPSS es una característica esencial del análisis estadístico para muchos investigadores de ciencias sociales. También se usa ampliamente en los negocios. Sin embargo, SPSS también es una empresa con muchos productos que no sean el paquete estadístico para el que es mejor conocido.
SPSS, que representa el paquete estadístico para las ciencias sociales, es una aplicación que puede ayudar en el manejo cuantitativo de datos. La importancia de este software especialmente para los estudiantes de las ciencias sociales no tiene ningún límite. Antes de SPSS, los investigadores tenían que ejecutar pruebas estadísticas en conjuntos de datos a mano. Sin embargo, SPSS automatiza este proceso. SPSS no solo nos permite ejecutar pruebas estadísticas, sino que también podemos usar SPSS para otros fines. Las importancias de SPS son las siguientes. 1. La recopilación de datos y la organización SPSS a menudo se usan como herramienta de recopilación de datos por parte de los investigadores. La pantalla de entrada de datos en SPSS se parece mucho a cualquier otro software de hoja de cálculo. Podemos ingresar variables y datos cuantitativos y guardar el archivo como un archivo de datos. Además, podemos organizar los datos en SPSS asignando propiedades a diferentes variables. Por ejemplo, podemos designar una variable como una variable nominal, y esa información se almacena en SPSS. La próxima vez que accedamos al archivo de datos, que podría ser semanas, meses o incluso años, podremos ver exactamente cómo se organizan los datos. 2. Salida de datos Una vez que los datos se recopilan e ingresan en la hoja de datos en SPSS, podemos crear un archivo de salida a partir de los datos. Por ejemplo, podemos crear distribuciones de frecuencia de los datos para determinar si el conjunto de datos se distribuye normalmente. La distribución de frecuencia se muestra en un archivo de salida. Podemos exportar elementos del archivo de salida y colocarlos en un artículo de investigación que estamos escribiendo. Por lo tanto, en lugar de recrear una tabla o gráfico, podemos tomar la tabla o el gráfico directamente desde el archivo de salida de datos de SPSS. 3. Pruebas estadísticas El uso más obvio para SPSS es usar el software para ejecutar pruebas estadísticas. SPSS tiene todas las pruebas estadísticas más utilizadas integradas en el software. Por lo tanto, no tendremos que hacer ecuaciones matemáticas a mano. Una vez que ejecutamos una prueba estadística, todas las salidas asociadas se muestran en el archivo de salida de datos. También podemos transformar los datos realizando transformaciones estadísticas avanzadas. Esto es especialmente útil para datos que normalmente no se distribuyen.
Su importancia sugerida correctamente de SPSS en cada esfera. Nosotros SPSS (ahora PASW versión 17) está instalado en nuestro laboratorio. Es parte, por supuesto, en varios cursos de BSC. Los estudiantes de BCA tienen un poco de SPSS en electivo sobre MIS.
¿Cuál es la importancia de la utilización de software estadístico?
Las empresas reconocen cada vez más el poder del software de análisis corporativo. El análisis corporativo, BA comúnmente definido, y un bien conocido subconjunto de inteligencia empresarial, comúnmente llamado BI. Tanto la inteligencia empresarial como el análisis corporativo tienen implicaciones muy reales para las empresas. Análisis comercial y definido como el proceso que utiliza métodos y tecnologías estadísticas para el análisis de datos históricos. Mediante el análisis de datos históricos, se producen nuevas ideas y se optimiza el proceso de toma de decisiones estratégicas.
Inteligencia empresarial y definida como el uso de datos para fines de gestión diaria. Business Intelligence combina análisis corporativo con otras herramientas de análisis y mejores prácticas. Uno de los principales objetivos de la inteligencia empresarial y el de ayudar a las empresas a tomar más decisiones basadas en datos. El software y las empresas de inteligencia empresarial ayudan a las empresas a maximizar las ganancias de las ganancias y mantener una ventaja competitiva. Es importante tener en cuenta que el software de inteligencia empresarial se indica comúnmente como una plataforma de análisis. Las principales ventajas de utilizar el software de inteligencia empresarial y análisis de negocios que todos los profesionales deben saber
La información detallada ofrecida por el análisis corporativo y la inteligencia empresarial es increíblemente preciosa para las empresas. Muchas organizaciones ya son conscientes del potencial que tienen los orígenes de Big Data y Data para revelar información detallada. Sin embargo, si la plataforma de análisis o las herramientas de análisis correctas no están disponibles, la información de Big Data sigue siendo inaccesible.
Una plataforma de análisis de autoservicio en tiempo real extrae información significativa de Big Data. Los datos de los datos se clasifican y organizan para un análisis optimizado en tiempo real y datos históricos. Ejemplos de orígenes de datos que se pueden examinar con el software de análisis van desde la gestión de proyectos hasta la productividad de los empleados. Las fuentes de datos también se pueden analizar para obtener servicios específicos del departamento.
Las herramientas de análisis incluidas en el software de análisis descubren las deficiencias y fortalezas de una empresa. Una plataforma de análisis corporativo indica lo que funciona y no funciona dentro de una organización. Además, las notificaciones de tiempo real advierten a los profesionales de negocios con respecto a importantes indicadores clave de rendimiento.
Artículos Relacionados:
- Los mejores software estadísticos para analizar datos en PDF
- Estadísticas gratis y software de análisis estadístico
- El software de estadística descriptiva permite obtener resultados precisos y detallados de tus datos.
- Software para analisis de datos estadisticos: Reduzca el tiempo y el esfuerzo en el análisis de datos
