EJEMPLO DE COMPARCION DE ANALISIS DE DATOS DE PYTHON CON SPSS

 

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EJEMPLO DE COMPARACION DE ANALISIS DE DATOS CON PYTHON Y SPSS

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Vamos a ver un ejemplo simple de comparación entre el análisis de datos con Python y SPSS. Imaginemos que queremos realizar un análisis descriptivo básico de un conjunto de datos que contiene información sobre las calificaciones de estudiantes en dos asignaturas.

Ejemplo con Python:

Python es un lenguaje de programación multiparadigma que soporta programación orientada a objetos, programación imperativa y programación funcional. Su principal premisa es desarrollar un lenguaje de programación que sea simple y entendible por los usuarios.

Al ser un lenguaje de programación sus usos son más amplios que los anteriores softwares señalados. Sus características se pueden aplicar al desarrollo de páginas web, sistemas de almacenamiento de información, programación de otros softwares, operaciones matemáticas y estadísticas. En términos generales brinda un lenguaje de sintaxis con una estructura que permite una programación clara en escalas pequeñas y grandes.

Imagen 2.4: Interfaz del software Python

Como se verá, tiene características similares a R: es un programa gratuito de código abierto, que cuenta con una comunidad científica activa que colabora permanentemente en su desarrollo, elementos que permiten que integre múltiples aplicaciones adicionales a su versión básica, para diferentes campos de aplicación.

Contar con un lenguaje de programación intuitivo hace que una de sus principales ventajas frente a R sea la de una curva de aprendizaje más rápida. Por otro lado, presenta una mayor capacidad para trabajar con el procesamiento de datos textuales (text mining, text analysis), es más eficiente en el manejo de grandes bases de datos y también presenta mejores recursos para manejar grandes volúmenes de información - incluyendo metadatos - como aquellos que pueden ser extraídos desde Internet (técnicas conocidas como webscrapping). Sin embargo, presenta menos desarrollo que R en relación al desarrollo de herramientas de visualización de datos y en paquetes específicos para análisis estadístico multivariado.

Ejemplo con SPSS:

1. Importar datos: Importar el conjunto de datos en formato SPSS.
2. Realizar estadísticas descriptivas: Utilizar la interfaz gráfica para obtener estadísticas descriptivas como medias, desviaciones estándar, etc.
3. Visualización: Crear gráficos a través de la interfaz gráfica de SPSS para comparar las calificaciones de diferentes asignaturas.
4. Calcular correlación: Utilizar funciones de SPSS para calcular la correlación entre las asignaturas.

SPSS es una de las herramientas de análisis estadístico más extendidas en el campo de las Ciencias Sociales. De hecho, muchos de los manuales para realizar distintos tipos de análisis estadísticos traen ejemplos e instrucciones obtenidas con este programa. Este software se basa en una estructura del tipo planilla de datos pero incluye una interfaz basada en botones y ventanas que hace muy amigable su uso.

SPSS permite crear bases de datos que contengan la información de un estudio cuantitativo y realizar distintas operaciones utilizando aquellos datos: análisis uni o multivariado, análisis descriptivo o explicativo, gestión y visualización de datos, entre otros.

Imagen 2.1: Interfaz del programa Statistical Package for Social Sciences, de IBM

Este paquete estadístico requiere de una licencia pagada, aunque puede ser utilizado temporalmente mediante una versión de prueba. De esta forma puede adquirirse el programa básico e incorporar otros paquetes de análisis de datos (pagados), según las diferentes herramientas de análisis requeridas. También existen actualizaciones periódicas del programa, las cuales incluyen tanto mejoras en la interfaz de usuario como nuevas aplicaciones para el análisis de datos.

Observaciones:

• Python:

  • El código es más flexible y personalizable. Puedes ajustar los gráficos, realizar análisis más complejos y personalizar tu enfoque según las necesidades.
  • La visualización y análisis son directamente programables y reproducibles.

• SPSS:

  • La interfaz gráfica facilita la realización de tareas estándar sin necesidad de programar.
  • Puede ser más intuitivo para aquellos que no están familiarizados con la programación.

Esta es solo una comparación básica. Python proporciona más flexibilidad y control, especialmente en proyectos de análisis de datos complejos. SPSS es útil para análisis estadísticos rápidos y tareas estándar en entornos académicos. La elección dependerá de tus preferencias y requisitos específicos.