Szukam pakietu oprogramowania statystycznego, którego mogę użyć we wprowadzającym kursie do programu badań nauk społecznych. Studenci nie mają wcześniejszej wiedzy statystycznej ani doświadczenia w językach programowania. Celem jest zapoznanie ich z podstawowymi pojęciami statystycznymi (jako średnie, wariancja, suma kwadratów, wartości p, ... i wreszcie regresja liniowa) oraz umożliwienie im samodzielnego przeprowadzania podstawowych analiz na przykładowych zestawach danych. Kurs powinien dotyczyć uczenia się pojęć poprzez tworzenie statystyk, a nie zapamiętywanie formuł (chociaż myślę, że formuły są ważne).
Dlatego szukam alternatywy dla zwykłego oprogramowania opartego na składni (jako normalny R) lub oprogramowania typu wskaż i kliknij (jako SPSS lub Rcmdr). Oprogramowanie powinno być łatwe do nauczenia i powinno mieć przejrzysty graficzny interfejs użytkownika, który wizualizuje zestawy danych i oferuje standardowe wykresy i tabele. Najlepiej byłoby, gdyby wizualizował wszystkie etapy analizy (np. Czytanie i manipulowanie danymi, obliczanie miar opisowych, tworzenie tabel i wykresów opisowych, obliczanie miar wnioskowania, wykreślanie wykresów wnioskowania, eksport do raportu).
Czy masz sugestie (otwartego lub bezpłatnego) oprogramowania statystycznego, które jest odpowiednie do uczenia się i wykonywania pierwszej statystyki?
EDYCJA
Dzięki za sugestie. Zajrzałem do gretl i dwóch innych programów, które znalazłem podczas mojego internetowego zapytania: RapidMiner i Statistics Lab . [1]
Odkryłem, że gretl
interfejs i wyniki są bardziej przejrzyste i skoncentrowane niż np. Rcmdr, SPSS lub Stata. Dlatego z mojego punktu widzenia jest to dobrze wykwalifikowane narzędzie do rozpoczynania nauczania statystyki.
Jednak schematy blokowe GUI RapidMiner
iStatistical Lab
zrobiło na mnie wrażenie, gdy wizualizują pojedyncze etapy analizy statystycznej (zaczynając od ładowania danych). Myślę, że może to być pomocne dla wielu uczniów, którzy mają trudności ze zwykłym skupieniem się na wyjaśnieniach matematycznych. Oczywiście RapidMiner wydaje mi się zbyt obciążony funkcjami, menu i przyciskami dla początkujących, podczas gdy Laboratorium statystyczne jest znacznie bardziej skoncentrowane. Dużym plusem Laboratorium Statystycznego jest podobny do konsoli „Kalkulator R” z „Kreatorem kodu R”, który pomaga w tworzeniu prawdziwej składni języka R, ponieważ laboratorium statystyczne korzysta z R
jego obliczeń.
W końcu postanowiłem zacząć od Laboratorium Statystycznego w pierwszym semestrze, wprowadzając podstawowe pojęcia i przejść do RStudio (i Rcmdr) w drugim semestrze.
[1]: Gnumeric, SciPy, Scilab, GNU Octave i podobne wydają mi się mniej ukierunkowane na nauki społeczne.