Software
Für die Auswertung von Daten gibt es unterschiedliche Statistikprogramme. Im Folgenden sollen einige vorgestellt werden.
- SPSS: Die wahrscheinlich bekannteste Software ist SPSS (bzw. PASW). Der Grund hierfür ist die traditionell einfache Bedienung über die grafische Oberfläche. Für die Durchführung von standardisierten Analysemethoden bedarf es relativ wenig Grundkenntnisse der Statistik sowie nahezu keine Kenntnisse von Programmiercode. Studierende unterschiedlicher Studienfächer erhalten häufig über die Uni vergünstigte Versionen. SPSS wird häufig in Unternehmen angewendet.
- SAS: Die vielleicht mächtigste Software ist SAS. Hier bedarf es allerdings etwas Einarbeitungszeit in die (ungewöhnliche) Programmiersprache, selbst wenn grafische Oberflächen in zusätzlichen Paketen zu erwerben sind. Die Stärke von SAS ist der Umgang mit großen Datensätzen. Die Software ist relativ teuer und wird in (größeren) Unternehmen und staatlichen Organisationen angewendet.
- R: Das Statistikpaket ist Open Source, erfreut sich einer schnell wachsenden Gemeinde und ist mittlerweile den großen Statistikpaketen ebenbürtig, sogar teilweise überlegen. Es führt allerdings kein Weg daran vorbei sich in den Programmiercode einzuarbeiten. Immer mehr Universitäten bieten Einführungskurse in R an, da hierfür keine Lizenzgebühren anfallen. Aus diesem Grund wird die Nutzung von R in der Zukunft aller Voraussicht deutlich zunehmen.
- Stata: Jüngere Versionen von Stata verfügen über eine übersichtliche grafische Oberfläche, die SPSS in wenigem nachsteht. Ein positives Merkmal von Stata ist, dass die benutzende Gemeinde selbstgeschriebenen Programmcode als zusätzliche Pakete zur Verfügung stellt. Hier lässt sich zu vielen statistischen Algorithmen, die nicht standardmäßig in Stata implementiert sind, Hilfe finden. Die Stärke der Software liegt u.a. in der Zeitreihenanalyse. Stata liegt preislich etwas unter SPSS. Die Software wird vor allem im Wissenschaftsbereich angewendet (stark verbreitet unter Ökonomen).
- Matlab: Matlab ist, ebenso wie R, sehr programmierlastig. In die Verbesserung der Software wird viel investiert, Verbesserungen aus statistischer Sicht kommen jedoch nur langsam voran. Die Software wird von Ingenieuren benutzt und ist teurer als SPSS und Stata.
- Excel: Die größte Stärke von Excel liegt wahrscheinlich in dessen Einfachheit. Jeder kann schnell einfache Berechnungen durchführen. Die Hilfe-Funktion ist leicht verständlich und es gibt Erweiterungen wie z.B. XLSTAT, die grundlegende Statistiken beherrschen. Die Kosten für Excel liegen deutlich unter den Preisen der anderen Statistikprogramme (abgesehen von R).
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