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【1074.】一文了解主流統(tǒng)計軟件
緣起

      著名科幻作家赫伯特.喬治.威爾斯在1903年就預(yù)言:“在未來社會,統(tǒng)計學思維將像閱讀能力一樣成為社會人士必不可少的能力”。

      馬寅初:學者不能離開統(tǒng)計而研究,實業(yè)家不能離開統(tǒng)計而執(zhí)業(yè),政治家不能離開統(tǒng)計而施政。

      而對于全民創(chuàng)新創(chuàng)造的今天,如果不會統(tǒng)計,確實會感到有一種缺一條腿的感覺。

      如何學習統(tǒng)計,松哥還是很有經(jīng)驗,說簡單點就是:統(tǒng)計原理+實戰(zhàn)。

      原理能懂即可,而無需非要知道如何推導(dǎo)而來,對于絕大多數(shù)工作人士而言,要弄清楚統(tǒng)計的來龍去脈,不是三兩天就可以的。

      實戰(zhàn)指的就是利用軟件進行分析,會操作,會解釋,會整理表格發(fā)表。本期做一專輯,專門講解常見主流的統(tǒng)計軟件!

1.SPSS





      SPSS是1968年三位美國斯坦福大學的學生創(chuàng)建,是世界上第一款商業(yè)統(tǒng)計軟件,歷經(jīng)數(shù)十載的滌蕩,長盛不衰,至今依舊是當今世界用戶數(shù)量最多的一款統(tǒng)計軟件。

      SPSS被譽為世界上最為簡單的統(tǒng)計軟件,采用窗口式菜單操作,友好到爆,絕大多數(shù)功能無序編程,僅通過鼠標操作即可實現(xiàn),絕對是非統(tǒng)計學專業(yè)人士學習的統(tǒng)計的絕佳標配。

      統(tǒng)計學習有三難“難教,難學,難應(yīng)用”,而SPSS有三易“易學、易用,易普及”。SPSS學習難度只有☆☆,如果SPSS學習都讓您覺得無力駕馭,那松哥就請你放棄統(tǒng)計,讓自己活得開心點吧!就不要再嘗試后面的其他軟件了!

2.Stata





       Stata軟件1985年才創(chuàng)立,也是一個綜合性能的軟件,但更側(cè)重于計量經(jīng)濟學。因此對于生物醫(yī)藥很少用它。但是,當系統(tǒng)評價與Meta分析在醫(yī)學中熊熊燃燒的時候,因為Stata中有一個Meta analysis的模塊。該而該模塊實現(xiàn)Meta分析的綜合能力強大,因此,很多生物醫(yī)藥領(lǐng)域的人,因為該模塊開始關(guān)注Stata。

      Stata主要通過編程操作,因此增加了學習的難度,相對于SPSS較難學習,難度系數(shù)☆☆☆。

       從統(tǒng)計分析功能而言,可以實現(xiàn)的分析遠遠超過SPSS!但也不能低估SPSS,SPSS基本能夠勝任約85%常用的主流統(tǒng)計分析方法。

3.SAS





     SAS是1976年,一對猶太人夫婦創(chuàng)建,一直被美國FDA認可,因此,在生物醫(yī)藥領(lǐng)域,尤其是臨床試驗數(shù)據(jù)分析中,獨占鰲頭!

       在美國,有這么一句話:如果你學會了SAS,你將永遠不會失業(yè)。話雖然說的有點絕對,但是事實也確實如此。統(tǒng)計分析師的社會需求越來越來。再加上近年大數(shù)據(jù)的概念的時代加持,社會對統(tǒng)計分析師的需求已經(jīng)呈現(xiàn)一種饑渴狀態(tài)。今天是2020年07月09日,對于剛參加完高考的學子,松哥也建議報考與統(tǒng)計相關(guān)的專業(yè),至少未來10-20年,方向不會錯!

      SAS操作也是編程為主的軟件,而且軟件界面顏值也不高,軟件學習難度☆☆☆☆,松哥建議對于依舊還處于學生狀態(tài)的研究生,如果學校也正好開設(shè)SAS課程,松哥建議你好好學習一下。畢竟年富力強,畢竟學習能力還在,如果已經(jīng)工作,并且前期也沒啥基礎(chǔ),想自學SAS,那就洗洗睡吧!

      枕邊也許可以放上一本SAS教材,這樣可以解決失眠的煩惱!

4.R





      1995年R才開始創(chuàng)立,其前身是1985年創(chuàng)立的S語言。R語言非常年輕,正直年少輕狂的年紀,很難駕馭。軟件操作幾乎全部通過編程實現(xiàn),相對于前面的4款軟件,R語言的學習難度☆☆☆☆☆。

      如果無人領(lǐng)路,直接自學R語言,和慢性自殺無異!R軟件很難駕馭,因此有人開發(fā)了一款R studio的軟件,通過該軟件,即可以實現(xiàn)R語言的統(tǒng)計分析,但盡管如此,R的學習也依舊很復(fù)雜!

     上面3款軟件都是收費軟件,唯有R語言是免費的,而且是開源的,每一個R的用戶都可以成為R語言的開發(fā)者。因此,R的更新速度非???!

      R統(tǒng)計牛叉,作圖開掛,高級用戶對R愛不釋手,但對于初級小白,就是望洋!捶胸頓足。

      R統(tǒng)計分析是通過調(diào)用R包實現(xiàn),目前R語言已經(jīng)有16024個包(時間2020-07-09)。這對于初學者,有時想找到自己想要用的包都有點困難!

      R在使用過程中,經(jīng)常會出現(xiàn)已經(jīng)發(fā)布的R包無法使用的情況,也確實讓不少玩家難受不已!

5 Python





      Python 是一種解釋型、面向?qū)ο?、動態(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計語言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底發(fā)明,第一個公開發(fā)行版發(fā)行于 1991 年。
      在Python開發(fā)領(lǐng)域流傳著這樣一句話:人生苦短,我用Python,這句話出自Bruce Eckel,原文是:Life is short,you need Python。 在眾多軟件中,其更具互聯(lián)網(wǎng)+的屬性,對于處理大數(shù)據(jù)分析的能力較佳。
      

總結(jié)





      如果您是非統(tǒng)計學專業(yè),建議您玩玩SPSS幫助您能發(fā)表文章就可以了;如果您是醫(yī)藥CRO公司的,建議您還是狠狠心把SAS啃下來;如果您基礎(chǔ)好,學有余力,那就去學習R和Python.。

---統(tǒng)計思維與理論系列---

【1073.】WHAT!計算機隨機序列竟然是偽隨機

【1072.】單因素Logistic回歸變量篩選,你還在用表表達,看看人家如何可視化的,審稿人看了能不開心嗎?

【1071.】SCI論文中回歸模型樣本量確定標準,建議閱讀

【1070.】性別和吸煙是專業(yè)公認的危險因素,為啥多因素分析性別沒意義了?

【1069.】數(shù)值變量應(yīng)該以何種形式進入模型

【1068.】多項分類變量進入模型的正確姿勢

【1067.】這種隨意拆分的錯誤不能犯

【1066.】SCI統(tǒng)計方法寫作秘籍

【1065.】這篇SCI論文10個統(tǒng)計問題辨析

【1064.】以前認為概念無所謂,其實松哥錯了

【1063.】松哥,我發(fā)現(xiàn)一處SCI統(tǒng)計錯誤,非?;闹?!

【1062.】分類變量啞變量設(shè)置后,參照到底如何選擇?

【1061.】這篇SCI的診斷試驗結(jié)果看不懂,他到底是咋比的

【1060.】如何向統(tǒng)計老師咨詢統(tǒng)計問題的正確姿勢

【1059.】生存分析單因素篩選的困惑

【1058.】4種最常用的統(tǒng)計設(shè)計解讀

【1057.】SPSS統(tǒng)計軟件學習終身不忘之必殺技

【1056.】回歸家族的書劍恩仇錄,高手進階必經(jīng)之路

【1055.】單因素是危險因素,多因素卻保護因素了,想逆天嗎?

【1054.】這種文章統(tǒng)計套路您一定要學,不管你什么專業(yè)通殺

【1053.】這個空白對照到底要不要加?

【1052.】同一肝癌患者,同時接受CT、超聲和磁共振,如何分析?

【1051.】來自臨床真實問題,有點意思,松哥薦讀!

【1050.】知道兩組數(shù)據(jù)的樣本量均數(shù)標準差,怎么算合并統(tǒng)計量呢?

【1049.】meta分析軟件Revman5.3卡死解決方案

【1048.】P>0.05,本身就是沒意義還是樣本量不夠?

【1047.】兩因素方差分析,如何判斷哪個因素對結(jié)果影響較大?

【1046.】帶基線數(shù)據(jù)數(shù)值變量如何進行統(tǒng)計分析辨析

【1045.】統(tǒng)計學習之最大困惑!!

【1044.】松哥為啥我318樣本量統(tǒng)計分析出來確實400樣本量?

【1043.】這兩個是啥圖?區(qū)別和聯(lián)系

【1042.】變量之間到底是單項轉(zhuǎn)化還是雙向轉(zhuǎn)化

【1041.】統(tǒng)計水平自我評估表

【1040.】基線分析的3個終極目的

【1039.】統(tǒng)計小白的學習路徑

【1038.】SCI論文中Logistic回歸模型“門當戶對”原則,松哥心得推薦給您

【1037.】被我們忽視的生存分析區(qū)間刪失數(shù)據(jù)

【1036.】Logistic回歸文章的SCI審稿人意見解讀

【1035.】統(tǒng)計學上的2K效應(yīng),你發(fā)現(xiàn)了沒?

【1034.】正態(tài)分布的3個基因密碼,聆聽大自然心跳的代碼!

【1033.】生存分析K-M法與COX回歸結(jié)論不一致怎么辦?

【1032.】異常值的處理只有刪除?

【1031.】沒有比較就沒有傷害,讓咱們互相傷害吧,教你4大類統(tǒng)計傷害方法

【1030.】SCI審稿人讓我控制2個單因素無意義的變量?

【1029.】量表評價是信度重要還是效度重要?

【1028.】Meta分析要解決的首要任務(wù)

【1027.】文章材料與方法中統(tǒng)計方法如何描述

【1026.】這個到底是啥統(tǒng)計設(shè)計?一起來看看!

1025.聚類分析穩(wěn)定性判別的經(jīng)驗總結(jié)

【1024.】“參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗”哪個更好?

【1023.】干預(yù)前后數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法

【1022.】聽完四個小故事,你就明白主成分分析是啥意思了!

【1021.】方差分析P>0.05,兩兩比較LSD法P<0.05,這可咋整?

【1020.】等級與等比,可得分清楚!

【1019.】頻率與概率,如膠又似漆!

【1018.】終于發(fā)現(xiàn)不用學習,頓悟統(tǒng)計的方法

【1017.】傾向性評分后數(shù)據(jù),應(yīng)該采用配對設(shè)計還是成組設(shè)計?

【1016.】統(tǒng)計必學的4個核心思想

【1015.】加權(quán)最小二乘回歸是什么鬼?

【1014.】平行性檢驗到底應(yīng)該啥時候做?

【1013】統(tǒng)計的4維空間(一維一層天)

【1012】到底做相關(guān)?還是方差分析呢?

【1011】這篇文章憑啥這樣分組呢?

【1010】常用統(tǒng)計分析方法選擇圖解

【1009】P<0.05也別理直氣壯,統(tǒng)計也會犯錯,還分犯I類和II類錯誤?

【1008】文章鑒析:這篇文章或許有10處不適!

【1007】R×C卡方的Fisher確切概率法為什么會有卡方值

【1006】大小優(yōu)指標如何同時制作ROC曲線[經(jīng)驗技巧]

【1005】統(tǒng)計方法與統(tǒng)計思想誰重要?

【1004】別說相關(guān)太簡單,且聽松哥說相關(guān)

【1003】正態(tài)分布10種鑒別方法匯總【薦藏】

【1002】連續(xù)變量變成等級變量后,原來有意義的變量變得沒意義了?

【1001】SCI論文中的P for trend是什么鬼?為什么高分文章經(jīng)常采用呢

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【統(tǒng)計博士嘔心瀝血之作】那些年,那些統(tǒng)計分析軟件
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