Statistikkprogramvare

Statistikkprogramvare refererer til programvare som støtter innsamling, rensing, analyse og formidling av data ved hjelp av statistiske metoder. Den brukes i forskning, helsevesen, industri og utdanning for å trekke konklusjoner fra datasett og presentere resultater på en forståelig måte.

Funksjoner inkluderer dataimport og -forberedelse, utforskende analyse, beskrivende statistikk, hypotesetesting, regresjon, multivariat analyse, tidsserieanalyse, overlevelsesanalyse og muligheten til å kjøre maskinlæringsmodeller. Mange verktøy støtter skriving av repeterbare scripts, notatblokker eller rapporter.

Verktøyene varierer i grensesnitt og lisensiering. Noen tilbyr grafisk brukergrensesnitt (GUI) for ikke-programmerere, mens andre er scriptbaserte eller programmeringsbiblioteker for mer avanert bruk. Å velge verktøy avhenger av behov, datasettstørrelse, tilgjengelig kompetanse og krav til reproduksjon.

Ofte nevnte eksempler inkluderer R, SPSS, SAS, Stata, Minitab, JMP, Gretl, EViews, KNIME, Weka og Orange. I tillegg brukes Excel med Analysis ToolPak, Python med statsmodels og scikit-learn.

Historisk har statistikkprogramvare utviklet seg fra proprietære, stasjonære løsninger til åpne, integrerte økosystemer som tilbyr analyse, visualisering og automatisering. Brukere bør være oppmerksomme på datakvalitet, riktig tolkning av resultater og behovet for dokumentasjon og reproduksjon av analysene.