Statistikpakete

Statistikpakete sind Softwarepakete oder Bibliotheken, die spezielle Werkzeuge für die statistische Analyse bereitstellen. Sie ermöglichen das Importieren und Vorverarbeiten von Daten, die Durchführung von Deskriptivstatistiken, Inferenztests und die Modellierung statistischer Beziehungen. Statistikpakete können eigenständige Programme sein oder in allgemeine Programmierumgebungen integriert arbeiten, oft durch Skripte oder Notebooks, was Reproduzierbarkeit erleichtert.

Zu den typischen Funktionen gehören Datenbereinigung und -transformation, deskriptive Statistik, Hypothesentests, lineare und nichtlineare Regression, Zeitreihenanalyse, multivariate Verfahren wie Hauptkomponentenanalyse, Clusteranalyse und Strukturgleichungsmodelle sowie Monte-Carlo-Simulationen. Visualisierung von Ergebnissen, Berichte und Exportformate gehören häufig zum Funktionsumfang.

Bekannte Beispiele sind R mit seinen CRAN-Paketen, Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, pandas, statsmodels und scikit-learn, sowie kommerzielle Systeme wie SAS, SPSS und Stata. Öffentliche und Open-Source-Optionen wie Gretl, OpenMx oder Julia-Pakete ergänzen das Angebot. Viele Statistikpakete unterstützen Zugriff auf Datenbanken, Importformate (CSV, Excel, SAS/XPORT), Reproduzierbarkeit durch Skripte und Versionskontrolle, sowie die Erweiterung durch Drittanbieter-Add-Ons oder Toolboxes.

Die Wahl eines Statistikpakets hängt von Anforderungen wie Lizenz, Umfang der Analysen, Lernaufwand, Community-Support und Interoperabilität mit bestehenden Daten-Workflows ab. In der Wissenschaft und Industrie sind Statistikpakete zentrale Werkzeuge für Datenanalyse, Entscheidungsunterstützung und Forschungsreproduzierbarkeit.