Hay muchas opciones de herramientas para realizar análisis estadístico: SPSS, SAS, R, Stata, JMP, y muchos más. Una vez que aprendes a utilizar cualquiera de estas herramientas, aprender la siguiente será mucho más fácil.

Todos tienen sus grandes favoritos, pero aquí hemos seleccionado algunos de los paquetes de software para análisis estadísticos más completos, que no suelen fallar en curvas de análisis profundo.

10 Herramientas para realizar análisis estadístico

Hay una gran cantidad de herramientas disponibles para realizar análisis estadísticos de datos, y a continuación enumeramos (sin ningún orden en particular) algunas de las mejores.

SPSS (IBM)

SPSS son las siglas en inglés para paquete estadístico para las ciencias sociales, y como su nombre lo indica, es quizás el más utilizado para el análisis del comportamiento humano.

SPSS ofrece la capacidad de compilar fácilmente estadísticas descriptivas, análisis paramétricos y no paramétricos, así como representaciones gráficas de resultados a través de la interfaz gráfica de usuario (GUI). Asimismo, puedes crear guiones o scripts para automatizar análisis, o para realizar un procesamiento estadístico más avanzado.

Stata

Stata contiene cientos de herramientas estadísticas para la gestión de datos, análisis estadístico, gráficos de calidad de publicación, y mucho más.

El funcionamiento es rápido, debes saber codificar, pero la codificación es sencilla. No es necesario escribir un código extenso para realizar una prueba estadística.

R (R Foundation for Statistical Computing)

Es un paquete de software estadístico utilizado para investigar el comportamiento humano y cualquier otra serie de datos estadísticos.

Las cajas de herramientas (esencialmente complementos) están disponibles para una gran variedad de aplicaciones, lo que puede simplificar varios aspectos del procesamiento de datos. 

Se le considera una herramienta poderosa, con una curva de aprendizaje pronunciada, que requiere un cierto grado de codificación. Pero ofrece una ayuda importante gracias a  una comunidad activa comprometida en la construcción y mejora de R y los complementos asociados.

EViews

Especialmente orientado a investigadores académicos, corporaciones, agencias gubernamentales y estudiantes acceso a herramientas estadísticas, de pronóstico y modelado a través de una interfaz de objetos.

Permite hacer casi todas las pruebas, gestiona de forma eficiente y rápida grandes datos y ayuda a producir gráficos y tablas para la interpretación de los resultados.

Es bastante moderno y funcional para casi todo tipo de investigadores, ideal para los datos de alta frecuencia. Tiene otras características como la interpolación y el llenado de los datos faltantes, lo cual es muy bueno. Asimismo incluye una guía manual para que cualquiera pueda iniciarlo con esta ayuda.

MATLAB (The Mathworks)

Es una plataforma analítica y también un lenguaje de programación muy utilizado en ciencias e ingeniería. En algún momento deberás codificar. Dispone de una gran cantidad de cajas de herramientas para ayudar a responder tus preguntas de investigación (como EEGLab para analizar datos de EEG). 

Es una herramienta pensada para principiantes, pero ofrece una gran cantidad de flexibilidad en términos de lo que deseas hacer, solo debes saber codificarlo o utilizar la caja de herramientas correctamente. 

Microsoft Excel

Aunque no es una solución de vanguardia para el análisis estadístico, algo es seguro, MS Excel ofrece una amplia variedad de herramientas para la visualización de datos y estadísticas simples.

De forma sencilla puedes generar métricas resumidas y gráficos y figuras personalizables. Así que es una herramienta útil para muchos que desean ver los conceptos básicos de sus datos. Dado que muchas personas y empresas poseen y saben cómo usar Excel, es la opción más accesible para comenzar con las estadísticas.

SAS (software de análisis estadístico)

Es una plataforma de análisis estadístico que ofrece opciones para utilizar la GUI o para crear scripts para análisis más avanzados. Es una solución premium que se utiliza ampliamente en la investigación empresarial, sanitaria y del comportamiento humano por igual.

Se pueden realizar análisis avanzados y producir gráficos y cuadros para ser publicados. Sin embargo, la codificación puede ser un ajuste difícil para quienes no están acostumbrados a este enfoque.

Prisma GraphPad

También es un software Premium muy popular en el campo de estadísticas para biología, pero su gama de funciones se puede implementar en otros campos. Como sucede con SPSS, hay opciones de secuencias de comandos disponibles para automatizar análisis o realizar cálculos estadísticos más complejos. No obstante, la mayor parte del trabajo se puede completar a través de la GUI.

Minitab

Este paquete incluye herramientas de estadísticas bastante avanzadas.

Su funcionamiento es parecido a GraphPad Prism, es decir, los comandos se pueden ejecutar a través de la GUI y se pueden crear comandos con script; así que es una herramienta accesible tanto para principiantes como para los usuarios que buscan realizar análisis más complejos.

JMP

JMP de SAS Institute es un paquete de programas computacionales para análisis estadístico. Combina poderosas estadísticas con gráficos dinámicos guardados en la memoria y en el escritorio. Su paradigma interactivo y visual permite a JMP revelar conocimientos que son imposibles de obtener a partir de tablas de números sin procesar o gráficos estático. Una vez que aprendes a dominar el software es muy fácil de usar, los datos se presentan de forma sencilla y son fáciles de manipular en filas y columnas.

El catálogo de herramientas para análisis estadístico es amplio. La herramienta que elijas dependerá mucho de factores como la pregunta de investigación, conocimiento de estadísticas y experiencia en codificación. Finalmente ten en cuenta que, no importa qué tan avanzada sea la herramienta que elijas, no significará mucho si los datos no se recopilaron de forma correcta ni son de calidad.

Otras herramientas que puedes considerar incluyen GNU Octave, Scilab, Suite TIMi, OriginPro, Plataforma de análisis KNIME, SAS / STAT, NumXL, etc.