SPSS: 5 Εναλλακτικές Εφαρμογές για Στατιστική Ανάλυση

Πίνακας Περιεχομένων

Αρχικά, θα πρέπει να δούμε τι παρέχει το SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), τις δυνατότητές του ώστε να μπορέσουμε να ορίσουμε και τις καλύτερες εναλλακτικές λύσεις. Το SPSS αποτελεί εδώ και δεκαετίες ένα από τα πιο ευρέως χρησιμοποιούμενα στατιστικά λογισμικά στον ακαδημαϊκό χώρο. Χιλιάδες φοιτητές, ερευνητές και διδάσκοντες στηρίζονται σε αυτό για να εκτελέσουν αναλύσεις δεδομένων, να εξάγουν συμπεράσματα και να τεκμηριώσουν επιστημονικά αποτελέσματα. Η ευκολία στη χρήση, η φιλική διεπαφή και η μακροχρόνια αξιοπιστία του SPSS το καθιστούν κορυφαία επιλογή – κυρίως σε τομείς όπως η ψυχολογία, η κοινωνιολογία, η εκπαίδευση, αλλά και τα οικονομικά και οι πολιτικές επιστήμες.

Ωστόσο, παρά τα πλεονεκτήματά του, το SPSS έχει και σημαντικά μειονεκτήματα που το καθιστούν απρόσιτο σε πολλούς. Το βασικότερο από αυτά είναι το κόστος. Η αγορά επίσημης άδειας για το SPSS, είτε για προσωπική είτε για ακαδημαϊκή χρήση, μπορεί να αποδειχθεί ιδιαίτερα δαπανηρή. Πολλοί φοιτητές και ερευνητές βασίζονται αποκλειστικά σε προσωρινές ή περιορισμένες ακαδημαϊκές άδειες που παρέχει το πανεπιστήμιό τους – εφόσον αυτές υπάρχουν. Όταν η πρόσβαση διακοπεί ή δεν είναι διαθέσιμη εξ αρχής, προκύπτει η ανάγκη για εναλλακτικές λύσεις.

Επιπλέον, τα τελευταία χρόνια παρατηρείται μια αυξανόμενη στροφή προς τα λογισμικά ανοικτού κώδικα και τις δωρεάν πλατφόρμες στατιστικής ανάλυσης, οι οποίες συχνά προσφέρουν την ίδια ή και μεγαλύτερη ευελιξία από το SPSS. Σε πολλές περιπτώσεις, αυτές οι εναλλακτικές είναι πιο σύγχρονες, ελαφρύτερες, διαρκώς εξελισσόμενες και, κυρίως, δωρεάν. Πολλές από αυτές υποστηρίζονται από ενεργές κοινότητες χρηστών και προγραμματιστών, προσφέρουν συνεχή ενημέρωση και διαθέτουν εκτενή τεκμηρίωση και εκπαιδευτικό υλικό.

Η παρούσα ανάλυση έρχεται να απαντήσει σε ένα βασικό ερώτημα που απασχολεί χιλιάδες φοιτητές και επαγγελματίες στην Ελλάδα και διεθνώς: Ποιες είναι οι καλύτερες, αλλά και δωρεάν, εναλλακτικές του SPSS; Ποιο λογισμικό μπορεί να καλύψει τις ανάγκες μου στις φοιτητικές εργασίες, στις διπλωματικές, στα ερευνητικά έργα ή στην καθημερινή εκπαιδευτική πρακτική; Ποια από αυτά τα εργαλεία προτείνουν οι ίδιοι οι διδάσκοντες στα μαθήματα στατιστικής;

Σε αυτό το άρθρο, παρουσιάζουμε πέντε (5) ισχυρές και αξιόπιστες δωρεάν εναλλακτικές αντί του SPSS, οι οποίες απευθύνονται σε διαφορετικούς τύπους χρηστών, από αρχάριους φοιτητές μέχρι προχωρημένους ερευνητές. Για κάθε εργαλείο, εξετάζουμε:

• σε ποιον απευθύνεται,
• ποιες είναι οι βασικές του δυνατότητες,
• ποια είναι τα πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα,
• για ποιο είδος αναλύσεων είναι κατάλληλο,
• και γιατί αξίζει να το επιλέξει κανείς αντί του SPSS.

Είτε είσαι φοιτητής που χρειάζεται ένα εύχρηστο εργαλείο για να κάνει descriptive statistics, είτε μεταπτυχιακός που θέλει να εφαρμόσει ανάλυση παλινδρόμησης ή ψυχολόγος που χρειάζεται να τρέξει Cronbach's Alpha, σε αυτόν τον οδηγό θα βρεις σίγουρα την κατάλληλη λύση για σένα – χωρίς κόστος.

Το PSPP είναι ένα ελεύθερο και ανοιχτού κώδικα στατιστικό λογισμικό, σχεδιασμένο για να προσφέρει λειτουργίες παρόμοιες με αυτές του SPSS. Αναπτύσσεται από το GNU Project, την ίδια κοινότητα πίσω από το λειτουργικό σύστημα GNU/Linux, και προσφέρεται εντελώς δωρεάν για Windows, Linux και macOS. Αν και δεν είναι τόσο διαδεδομένο όσο άλλα στατιστικά πακέτα, τα τελευταία χρόνια έχει αναδειχθεί σε μια αξιόπιστη λύση, ιδιαίτερα για φοιτητές και εκπαιδευτικούς που χρειάζονται ένα σταθερό εργαλείο για βασική στατιστική ανάλυση χωρίς κόστος.

Το PSPP δημιουργήθηκε με σκοπό να προσφέρει έναν εύκολο τρόπο στατιστικής ανάλυσης δεδομένων, χωρίς την ανάγκη αγοράς ακριβών αδειών. Ένα από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα του είναι η συμβατότητα με αρχεία SPSS (.sav), κάτι που επιτρέπει τη χρήση υπαρχόντων δεδομένων που έχουν δημιουργηθεί ή αναλυθεί στο SPSS. Αυτό καθιστά το PSPP ιδανικό για φοιτητές που παρακολουθούν μαθήματα με εργασίες SPSS, αλλά δεν έχουν πρόσβαση σε εμπορικές άδειες.

Από πλευράς στατιστικών δυνατοτήτων, το PSPP υποστηρίζει τις πιο κοινές τεχνικές που απαιτούνται σε φοιτητικά μαθήματα και ερευνητικά project. Περιλαμβάνει descriptive statistics, frequency analysis, t-tests, one-way ANOVA, cross tabulation, correlation analysis, linear regression και reliability analysis (π.χ., Cronbach’s Alpha). Αυτές οι αναλύσεις καλύπτουν σχεδόν όλο το φάσμα των αναγκών φοιτητών ψυχολογίας, κοινωνιολογίας, εκπαίδευσης, οικονομικών και άλλων κοινωνικών επιστημών.

Είναι σημαντικό να τονίσουμε ότι το PSPP δεν υποστηρίζει ακόμα πιο σύνθετες τεχνικές, όπως logistic regression, πολυμεταβλητές αναλύσεις (MANOVA), χρονοσειρές, ή ανάλυση παραγόντων με περισσότερες παραμέτρους. Ωστόσο, για το 80% των φοιτητικών εργασιών που απαιτούν βασική ή μεσαίου επιπέδου στατιστική ανάλυση, το PSPP είναι επαρκές. Ειδικά για περιπτώσεις όπως προπτυχιακές και μεταπτυχιακές εργασίες, σεμινάρια ή στατιστικά παραρτήματα σε διπλωματικές, μπορεί να εξυπηρετήσει πλήρως.

Η διεπαφή χρήστη του PSPP είναι ιδιαίτερα φιλική. Μοιάζει σχεδιαστικά με αυτή του SPSS, με δύο βασικά παράθυρα: το Data View (όπου εισάγονται τα δεδομένα) και το Variable View (όπου ρυθμίζονται οι ιδιότητες των μεταβλητών). Αυτή η ομοιότητα το καθιστά εύκολα προσβάσιμο ακόμα και για αρχάριους. Δεν απαιτεί καμία γνώση προγραμματισμού ή scripting, αν και υποστηρίζει και γραμμές εντολών για πιο προχωρημένους χρήστες που θέλουν να αυτοματοποιήσουν διαδικασίες ή να τεκμηριώσουν τις αναλύσεις τους.

Στην εκπαιδευτική διαδικασία, το PSPP είναι μια εξαιρετική λύση για εκπαιδευτικούς που θέλουν να διδάξουν βασικές έννοιες στατιστικής χωρίς να επιβαρύνουν τους φοιτητές με οικονομικό κόστος ή προβλήματα εγκατάστασης. Πολλά ιδρύματα το επιλέγουν για εργαστήρια στατιστικής, μαθήματα μεθοδολογίας, ή workshops που απευθύνονται σε κοινωνικούς επιστήμονες, ειδικά εκεί όπου δεν υπάρχει πρόσβαση σε επίσημες άδειες SPSS. Επιπλέον, η εγκατάστασή του είναι ελαφριά, δεν απαιτεί σύνδεση στο διαδίκτυο για χρήση και μπορεί να εγκατασταθεί εύκολα σε παλαιότερους υπολογιστές.

Αναφορικά με το προφίλ των χρηστών, το PSPP είναι ιδανικό για:

• Φοιτητές προπτυχιακού επιπέδου που μαθαίνουν για πρώτη φορά στατιστική.

• Μεταπτυχιακούς φοιτητές που χρειάζονται γρήγορη εκτέλεση βασικών τεστ για τις εργασίες τους.

• Εκπαιδευτικούς που θέλουν να προτείνουν στους φοιτητές τους μια δωρεάν εναλλακτική.

• Ερευνητές σε πεδία όπως η κοινωνιολογία, η ψυχολογία, η εκπαίδευση και η πολιτική επιστήμη, που δεν χρειάζονται προχωρημένες στατιστικές τεχνικές.

• Χρήστες που έχουν εξοικείωση με το SPSS και χρειάζονται ένα παρόμοιο περιβάλλον εργασίας.

Σε σχέση με άλλες επιλογές, το PSPP διατηρεί ένα πολύ σημαντικό πλεονέκτημα ως "low barrier entry" εργαλείο: δεν απαιτεί προηγούμενη τεχνογνωσία, ούτε εκπαίδευση σε γλώσσες προγραμματισμού όπως η R ή η Python. Αυτό είναι κρίσιμο για φοιτητές που θέλουν να επικεντρωθούν στο νόημα των στατιστικών τεχνικών και όχι στη διαδικασία γραφής κώδικα. Παράλληλα, η υποστήριξή του για εξαγωγή αποτελεσμάτων σε μορφές όπως HTML και CSV επιτρέπει την εύκολη ενσωμάτωσή τους σε Word αρχεία, παρουσιάσεις και φοιτητικές εργασίες.

Ωστόσο, υπάρχουν και περιορισμοί που πρέπει να γνωρίζουμε. Το PSPP δεν διαθέτει ακόμα δυνατότητες για advanced modeling, ούτε για data visualization πέρα από πίνακες. Επίσης, η κοινότητα χρηστών του είναι περιορισμένη σε σχέση με άλλα εργαλεία όπως το R ή το Python, κάτι που σημαίνει ότι η αναζήτηση βοήθειας ή tutorials μπορεί να είναι λιγότερο εύκολη. Παρόλα αυτά, η σταθερότητα, η απλότητα και το γεγονός ότι πρόκειται για ένα ανοιχτού κώδικα εργαλείο, προσδίδουν αξιοπιστία και εγγυώνται τη συνεχή υποστήριξη της κοινότητας GNU.

Συνοψίζοντας, το PSPP είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο για εισαγωγή στην εφαρμοσμένη στατιστική. Συνιστάται σε κάθε φοιτητή ή διδάσκοντα που θέλει να δουλέψει με βασικές και χρήσιμες αναλύσεις χωρίς οικονομικό ή τεχνικό εμπόδιο. Μπορεί να μην αντικαθιστά πλήρως το SPSS για εξειδικευμένες αναλύσεις, αλλά σε όλα τα άλλα επίπεδα, είναι μια πραγματικά αξιόπιστη και λειτουργική εναλλακτική.

Το Jamovi είναι ένα από τα πιο σύγχρονα, δυναμικά και εύχρηστα στατιστικά λογισμικά που έχουν κυκλοφορήσει τα τελευταία χρόνια. Αναπτύχθηκε από μια διεθνή ομάδα ακαδημαϊκών και προγραμματιστών με στόχο να παρέχει ένα ολοκληρωμένο περιβάλλον στατιστικής ανάλυσης, το οποίο να είναι εύκολα προσβάσιμο, επεκτάσιμο και – το σημαντικότερο – εντελώς δωρεάν. Βασίζεται στη γλώσσα R και τη βιβλιοθήκη R statistical engine, ωστόσο προσφέρει στον χρήστη ένα γραφικό περιβάλλον πλήρως οπτικοποιημένο, που επιτρέπει την εκτέλεση πολύπλοκων στατιστικών διαδικασιών χωρίς καθόλου κώδικα.

Ένα από τα μεγαλύτερα πλεονεκτήματα του Jamovi είναι το γεγονός ότι έχει σχεδιαστεί με γνώμονα τον φοιτητή και τον διδάσκοντα. Σε αντίθεση με άλλα εργαλεία που απευθύνονται κυρίως σε ερευνητές ή προγραμματιστές, το Jamovi δίνει έμφαση στη διδακτική προσέγγιση. Η διεπαφή του θυμίζει σε μεγάλο βαθμό το SPSS, γεγονός που βοηθά ιδιαίτερα τους χρήστες που έχουν έρθει από αυτό το περιβάλλον. Τα δεδομένα εισάγονται σε πίνακες τύπου spreadsheet, ενώ η ανάλυση γίνεται με την επιλογή από μενού και υπομενού, χωρίς την ανάγκη γνώσης εντολών ή scripting.

Αξιοσημείωτο είναι πως κάθε ανάλυση στο Jamovi είναι δυναμική και ανανεώνεται αυτόματα όταν τροποποιούνται τα δεδομένα. Αυτό σημαίνει ότι ο χρήστης βλέπει άμεσα την αλλαγή στα αποτελέσματα, χωρίς να χρειάζεται να επανατρέξει το στατιστικό τεστ. Αυτή η δυνατότητα είναι εξαιρετικά χρήσιμη στην εκπαιδευτική διαδικασία, καθώς βοηθά τους φοιτητές να κατανοήσουν την επίδραση κάθε μεταβλητής ή αλλαγής στη στατιστική εξαγωγή. Τα αποτελέσματα παρουσιάζονται σε μορφή αναφοράς, έτοιμα προς εξαγωγή σε Word ή PDF, γεγονός που επιταχύνει τη συγγραφή φοιτητικών εργασιών και επιστημονικών άρθρων.

Στην πράξη, το Jamovi υποστηρίζει πλήθος στατιστικών τεχνικών, όπως descriptive statistics, independent και paired samples t-tests, ANOVA, correlation analysis (Pearson/Spearman), linear regression, non-parametric tests (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis), χ² tests, reliability analysis (Cronbach’s alpha), και πολλές ακόμα. Παράλληλα, με τη χρήση επιπλέον modules, ο χρήστης μπορεί να επεκτείνει τις δυνατότητες του λογισμικού, προσθέτοντας advanced τεχνικές, όπως factor analysis, mediation models, logistic regression και Bayesian methods. Αυτό καθιστά το Jamovi ένα ιδιαίτερα ευέλικτο εργαλείο που "μεγαλώνει" μαζί με τον χρήστη.

Εκτός από τις βασικές του δυνατότητες, το Jamovi ξεχωρίζει για την ενσωματωμένη τεκμηρίωση και καθοδήγηση. Κάθε εργαλείο συνοδεύεται από μικρές επεξηγήσεις, ενώ οι υπολογισμοί γίνονται διαφανώς και με επιστημονική ακρίβεια. Επιπλέον, η δυνατότητα προβολής της αντίστοιχης R εντολής στο παρασκήνιο δίνει στους χρήστες τη δυνατότητα να εξοικειωθούν προοδευτικά με τον προγραμματισμό, εφόσον το επιθυμούν. Έτσι, το Jamovi συνδυάζει το καλύτερο και των δύο κόσμων: την ευκολία ενός GUI και τη δύναμη της R.

Η συμβατότητα του Jamovi με αρχεία .csv, .ods (LibreOffice) και .xlsx (Excel) επιτρέπει την εύκολη διαχείριση δεδομένων. Επιπλέον, προσφέρει δυνατότητα αποθήκευσης σε μορφή .omv (το δικό του format), το οποίο περιλαμβάνει τόσο τα δεδομένα όσο και τις αναλύσεις – ιδανικό για φοιτητές που εργάζονται σε εργασίες με επανειλημμένες υποβολές ή παρουσιάσεις. Η ευκολία με την οποία μπορεί να μοιραστεί ένα αρχείο μεταξύ συνεργατών ή διδασκόντων το καθιστά εξαιρετικό εργαλείο και για ομαδικά project.

Όσον αφορά την καταλληλότητα του Jamovi για διαφορετικές ομάδες χρηστών, αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί:

• Από προπτυχιακούς φοιτητές σε μαθήματα βασικής στατιστικής, χωρίς να απαιτείται καμία τεχνική γνώση.

• Από μεταπτυχιακούς φοιτητές που θέλουν ένα ολοκληρωμένο εργαλείο ανάλυσης δεδομένων για εργασίες ή διπλωματικές.

• Από εκπαιδευτικούς και καθηγητές, οι οποίοι μπορούν να το ενσωματώσουν στην εκπαιδευτική διαδικασία, ακόμα και για επίδειξη σε real-time μέσω projector ή e-class.

• Από ερευνητές που χρειάζονται ένα ελαφρύ, γρήγορο και ευέλικτο εργαλείο για καθημερινή χρήση, χωρίς την ανάγκη για προγραμματισμό ή χρονοβόρα εγκατάσταση.

Σε επίπεδο απόδοσης και εμπειρίας χρήσης, το Jamovi είναι πολύ σταθερό, ταχύ και συνεχώς εξελισσόμενο. Η κοινότητα γύρω από την πλατφόρμα είναι ενεργή, υπάρχουν συνεχείς ενημερώσεις και νέα modules που ενσωματώνονται στην πλατφόρμα. Επιπλέον, υποστηρίζεται πλήρως σε Windows, macOS και Linux, χωρίς περιορισμούς. Η εγκατάσταση είναι απλή, δεν απαιτεί σύνδεση στο διαδίκτυο για χρήση, και η πλήρης λειτουργία του είναι διαθέσιμη αμέσως μετά την εγκατάσταση, χωρίς εγγραφή ή κωδικούς.

Αν και υπάρχουν κάποια όρια – για παράδειγμα, η απουσία advanced machine learning τεχνικών ή η έλλειψη υποστήριξης για τεράστια datasets – αυτά δεν επηρεάζουν τη χρηστικότητα του Jamovi για τους περισσότερους χρήστες που αναζητούν εναλλακτική του SPSS. Το μεγάλο του πλεονέκτημα είναι πως μπορεί να καλύψει τόσο τους αρχάριους, όσο και τους πιο απαιτητικούς φοιτητές, μέσω των modules που επεκτείνουν τη λειτουργικότητά του.

Συμπερασματικά, το Jamovi αποτελεί μια εξαιρετική και απολύτως αξιόπιστη εναλλακτική του SPSS, ιδιαίτερα για όσους αναζητούν ένα εργαλείο με παρόμοια φιλοσοφία, χωρίς την οικονομική επιβάρυνση. Είναι μοντέρνο, εκπαιδευτικά προσανατολισμένο, δυναμικό και απόλυτα προσαρμόσιμο στις ανάγκες κάθε φοιτητή ή διδάσκοντα. Για αυτό και κατατάσσεται δικαίως ανάμεσα στις κορυφαίες επιλογές της λίστας μας.

Το JASP (Jeffrey’s Amazing Statistics Program) είναι ένα ισχυρό στατιστικό εργαλείο ανοιχτού κώδικα που δημιουργήθηκε από ερευνητές στο Πανεπιστήμιο του Άμστερνταμ. Το κύριο χαρακτηριστικό του JASP είναι η διπλή του φιλοσοφία: από τη μία, να προσφέρει εύκολη πρόσβαση σε παραδοσιακές frequentist στατιστικές μεθόδους (όπως αυτές του SPSS) και, από την άλλη, να προάγει τη σύγχρονη Bayesian στατιστική ανάλυση μέσα από ένα απλό, διδακτικό περιβάλλον εργασίας. Χωρίς να απαιτείται καμία γνώση προγραμματισμού, το JASP στοχεύει σε χρήστες που επιθυμούν να εκτελέσουν αξιόπιστες και επιστημονικά τεκμηριωμένες αναλύσεις.

Αυτό που κάνει το JASP μοναδικό είναι ο τρόπος με τον οποίο προσεγγίζει την εκπαιδευτική και ερευνητική αξιοπιστία. Σε κάθε ανάλυση, το εργαλείο εμφανίζει όχι μόνο τα αριθμητικά αποτελέσματα αλλά και μια σαφή, οργανωμένη παρουσίαση των υποθέσεων, των μοντέλων και των στατιστικών κριτηρίων που χρησιμοποιήθηκαν. Αυτό καθιστά το JASP ιδανικό για φοιτητές που μαθαίνουν στατιστική, καθώς διευκολύνει την κατανόηση των εννοιών πίσω από τους αριθμούς. Επιπλέον, ενθαρρύνει τη χρήση τεχνικών που μέχρι πρότινος περιορίζονταν σε ερευνητές με πρόσβαση σε εξειδικευμένο λογισμικό.

Η διεπαφή του JASP είναι καθαρή, μινιμαλιστική και εργονομική. Ο χρήστης μπορεί εύκολα να φορτώσει τα δεδομένα του (υποστηρίζονται μορφές .csv, .xlsx, .sav κ.ά.), να επιλέξει από το μενού την επιθυμητή ανάλυση και να προσαρμόσει τις παραμέτρους χωρίς τη χρήση εντολών. Όλα τα αποτελέσματα εμφανίζονται σε μορφή live report, με δυνατότητα εξαγωγής σε PDF ή copy-paste σε Word. Αλλαγές στα δεδομένα προκαλούν άμεση ανανέωση των αποτελεσμάτων, χωρίς να απαιτείται νέα εκτέλεση της ανάλυσης, ενισχύοντας έτσι την παραγωγικότητα και την κατανόηση της διαδικασίας.

Σε επίπεδο λειτουργιών, το JASP καλύπτει ένα ευρύ φάσμα αναλύσεων, συμπεριλαμβανομένων των descriptive statistics, t-tests, ANOVA, MANOVA, χ² tests, correlation (Pearson, Spearman), linear και logistic regression, reliability analysis, exploratory και confirmatory factor analysis, καθώς και δοκιμές υποθέσεων με Bayesian προσεγγίσεις. Μάλιστα, η Bayesian εκδοχή κάθε τεστ συνοδεύεται από σαφείς ενδείξεις για τα priors, τα Bayes Factors και τα διαστήματα εμπιστοσύνης, ενισχύοντας τη διαφάνεια και τη δυνατότητα ερμηνείας των αποτελεσμάτων.

Το JASP δεν είναι απλώς εργαλείο – είναι μια εκπαιδευτική πλατφόρμα. Οι αναλύσεις που παράγει είναι αυτόματα τεκμηριωμένες και παραπέμπουν σε επιστημονικά άρθρα ή τεχνικά κείμενα που εξηγούν τη στατιστική μέθοδο που εφαρμόζεται. Έτσι, ο χρήστης δεν εκτελεί απλώς μια ανάλυση, αλλά κατανοεί τι ακριβώς υπολογίζεται, με ποια θεωρητική βάση και με ποιες παραδοχές. Αυτή η παιδαγωγική προσέγγιση καθιστά το JASP ιδανικό για χρήση στη διδασκαλία μαθημάτων στατιστικής σε προπτυχιακό και μεταπτυχιακό επίπεδο.

Εκτός από την ακαδημαϊκή του χρήση, το JASP προτείνεται και για εφαρμοσμένες έρευνες μικρής έως μεσαίας κλίμακας, ιδιαίτερα σε πεδία όπως η ψυχολογία, η κοινωνιολογία, η υγεία και η εκπαίδευση. Η ευκολία χρήσης του το καθιστά προσβάσιμο σε επαγγελματίες χωρίς προηγούμενη εμπειρία σε προγραμματισμό ή advanced software. Μάλιστα, πολλές διπλωματικές εργασίες και επιστημονικά άρθρα σήμερα βασίζονται εξ ολοκλήρου σε αναλύσεις που πραγματοποιήθηκαν με JASP, καθώς πληροί πλήρως τις ακαδημαϊκές προδιαγραφές.

Όσον αφορά την κοινότητα χρηστών και την υποστήριξη, το JASP διατηρεί ενεργό επίσημο ιστότοπο, forum, καθώς και εκπαιδευτικά βίντεο και tutorials. Οι αναβαθμίσεις είναι τακτικές και η πλατφόρμα υποστηρίζει πλέον plug-ins και modules για επεκτάσεις, ενώ παρέχει και υποστήριξη για syntax export (δηλαδή προβολή του κώδικα R που βρίσκεται “πίσω” από την ανάλυση). Έτσι, το JASP αποτελεί και ιδανικό μεταβατικό στάδιο για όσους επιθυμούν να περάσουν στο μέλλον από GUI-based περιβάλλον σε προγραμματιστικό.

Όσοι αναζητούν ένα εργαλείο που να συνδυάζει τη διαφάνεια, την απλότητα και την ακρίβεια, δύσκολα θα βρουν καλύτερη επιλογή από το JASP. Σε αντίθεση με άλλα λογισμικά που στοχεύουν είτε σε αρχάριους είτε σε επαγγελματίες, το JASP καλύπτει και τα δύο επίπεδα. Επιτρέπει σε έναν αρχάριο να κάνει τις πρώτες του αναλύσεις χωρίς απορίες, ενώ παράλληλα προσφέρει σε πιο προχωρημένους χρήστες τη δυνατότητα εξαγωγής πολύπλοκων Bayesian μοντέλων με λεπτομερή τεκμηρίωση.

Συνοψίζοντας, το JASP είναι μια πλήρως λειτουργική και απολύτως αξιόπιστη εναλλακτική στο SPSS. Είναι ιδανικό για φοιτητές, διδάσκοντες και ερευνητές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν ένα σύγχρονο, καθαρό και παιδαγωγικά προσανατολισμένο εργαλείο στατιστικής, χωρίς κόστος και με πλήρη επιστημονική υποστήριξη. Για εκπαιδευτικά ιδρύματα και φοιτητές που επιδιώκουν διαφάνεια, τεκμηρίωση και ουσιαστική κατανόηση της στατιστικής μεθοδολογίας, το JASP είναι πραγματικά μια επιλογή πρώτης γραμμής.

Η γλώσσα "R" είναι μία από τις πιο ισχυρές και ευέλικτες γλώσσες προγραμματισμού στον χώρο της στατιστικής και της επιστήμης δεδομένων. Αναπτύχθηκε τη δεκαετία του 1990 από τους Ross Ihaka και Robert Gentleman στο Πανεπιστήμιο του Όκλαντ, και έκτοτε εξελίχθηκε σε ένα παγκόσμιο πρότυπο για την ανάλυση δεδομένων, την επεξεργασία πληροφοριών και την παραγωγή γραφικών υψηλής ποιότητας. Είναι ανοιχτού κώδικα και διατίθεται δωρεάν για όλα τα λειτουργικά συστήματα (Windows, macOS, Linux), με τεράστια υποστήριξη από επιστημονικές κοινότητες, ακαδημαϊκά ιδρύματα και ανεξάρτητους ερευνητές.

Αυτό που κάνει τη γλώσσα R μοναδική είναι η απεριόριστη προσαρμοστικότητα που προσφέρει στον χρήστη. Μέσω των χιλιάδων διαθέσιμων πακέτων (packages) στο αποθετήριο CRAN, ο καθένας μπορεί να βρει λύσεις για σχεδόν κάθε ανάγκη: από απλή περιγραφική στατιστική και γραμμική παλινδρόμηση, μέχρι πολύπλοκα πολυεπίπεδα μοντέλα, ανάλυση χρονοσειρών, Bayesian στατιστική, machine learning και ακόμα περισσότερα. Το γεγονός ότι τα πακέτα αυτά δημιουργούνται από ερευνητές, στατιστικούς και επιστήμονες σημαίνει ότι αντανακλούν τις τελευταίες εξελίξεις της επιστήμης – συχνά πολύ πριν αυτές ενσωματωθούν σε εμπορικά λογισμικά.

Παρόλο που η R είναι γλώσσα προγραμματισμού, δηλαδή δεν βασίζεται σε GUI (γραφικό περιβάλλον), αυτό δεν σημαίνει ότι είναι απρόσιτο. Με τη χρήση του RStudio, ενός ειδικά σχεδιασμένου IDE (Integrated Development Environment), ο χρήστης μπορεί να γράψει, να εκτελέσει και να οργανώσει εύκολα τον κώδικά του, να παρακολουθεί δεδομένα, διαγράμματα και μεταβλητές σε ξεχωριστά panels, και να διαχειρίζεται projects με επαγγελματική ακρίβεια. Τα τελευταία χρόνια, υπάρχουν επίσης cloud-based λύσεις όπως το Posit Cloud, που επιτρέπει την εκτέλεση R projects από browser, χωρίς καμία εγκατάσταση.

Η R είναι το εργαλείο επιλογής για πολλούς ερευνητές, στατιστικολόγους, data scientists και πανεπιστημιακούς ανά τον κόσμο. Χρησιμοποιείται σε επιστημονικές δημοσιεύσεις υψηλού κύρους, ενώ υποστηρίζεται και από διεθνείς οργανισμούς (όπως WHO, OECD, Ευρωπαϊκή Επιτροπή). Η τεκμηρίωση του είναι πληθωρική, οι κοινότητες υποστήριξης (όπως το Stack Overflow, R-bloggers, RStudio Community) είναι εξαιρετικά ενεργές, και υπάρχει πληθώρα δωρεάν βιβλίων, MOOC, ακόμη και ολοκληρωμένων μαθημάτων πανεπιστημιακού επιπέδου για R.

Η εκπαιδευτική αξία της R είναι εξαιρετικά υψηλή. Ειδικά σε μεταπτυχιακά ή διδακτορικά προγράμματα που εστιάζουν σε ερευνητικές μεθοδολογίες, η χρήση του R επιτρέπει στους φοιτητές να αναπτύξουν πραγματικά ερευνητικές δεξιότητες: να επιλέγουν μεθόδους, να τεκμηριώνουν τις αποφάσεις τους, να κάνουν debugging στον κώδικα και να παράγουν αναπαραγώγιμα αποτελέσματα. Επιπλέον, η γλώσσα R υποστηρίζει Markdown, HTML, LaTeX, PDF και Word εξαγωγή, κάτι που διευκολύνει τη δημιουργία αναφορών και παρουσιάσεων σε επαγγελματικό επίπεδο.

Όσον αφορά τα είδη αναλύσεων που υποστηρίζει, η γκάμα του R είναι σχεδόν απεριόριστη. Περιλαμβάνει descriptive statistics, inferential tests (t-tests, ANOVA, χ²), γραμμική και λογιστική παλινδρόμηση, GLM και GEE μοντέλα, time series (ARIMA, GARCH), ανάλυση επιβίωσης, ανάλυση παραγόντων, SEM (structural equation modeling), clustering, PCA, Monte Carlo simulations, καθώς και integration με Python, SQL, Spark, Hadoop για πολύ μεγάλα δεδομένα. Το πακέτο ggplot2 είναι από τα καλύτερα εργαλεία στον κόσμο για τη δημιουργία γραφικών, ενώ το shiny επιτρέπει τη δημιουργία διαδραστικών εφαρμογών για παρουσίαση δεδομένων.

Η R δεν είναι για όλους. Χρειάζεται εξοικείωση με συντακτικό, κατανόηση της λογικής των πακέτων και πειθαρχία στη δομή των δεδομένων. Εντούτοις, οι φοιτητές που επενδύουν χρόνο στην εκμάθησή του, αποκτούν δεξιότητες που τους καθιστούν ανταγωνιστικούς στην αγορά εργασίας. Το R διδάσκεται σήμερα σε κορυφαία πανεπιστήμια του κόσμου (Harvard, Stanford, MIT, UCL κ.ά.) και συχνά αποτελεί προαπαιτούμενο για θέσεις σε data analytics, στατιστική, επιδημιολογία και κοινωνική έρευνα.

Η R μπορεί να χρησιμοποιηθεί:

• Από μεταπτυχιακούς φοιτητές με ερευνητικό προσανατολισμό που θέλουν να έχουν πλήρη έλεγχο των αναλύσεών τους.

• Από διδακτορικούς υποψηφίους που χρειάζονται ισχυρά εργαλεία τεκμηρίωσης και modeling.

• Από καθηγητές στατιστικής που επιδιώκουν να διδάξουν advanced στατιστικές τεχνικές.

• Από data analysts και επαγγελματίες που θέλουν να δημιουργήσουν dashboards, εφαρμογές ή αυτόματες ροές ανάλυσης.

• Από ερευνητικά ινστιτούτα και ΜΚΟ που δεν έχουν προϋπολογισμό για εμπορικό λογισμικό αλλά απαιτούν υψηλού επιπέδου αναλύσεις.

Φυσικά, υπάρχουν προκλήσεις. Η καμπύλη εκμάθησης μπορεί να είναι απότομη, ειδικά για φοιτητές χωρίς προηγούμενη επαφή με τον προγραμματισμό. Η χρήση πακέτων απαιτεί διάβασμα documentation, συχνή χρήση της βοήθειας (?function) και υπομονή. Ωστόσο, αυτό δεν πρέπει να λειτουργεί αποτρεπτικά. Με τη σωστή καθοδήγηση και μεθοδική εξάσκηση, ακόμη και αρχάριοι μπορούν μέσα σε λίγες εβδομάδες να εκτελούν αναλύσεις επιπέδου SPSS – και πολύ παραπάνω.

Συνοψίζοντας, η R είναι η πιο ισχυρή και επιστημονικά τεκμηριωμένη δωρεάν εναλλακτική του SPSS. Προσφέρει όχι απλώς ένα εργαλείο, αλλά ένα ολόκληρο οικοσύστημα στατιστικής ανάλυσης. Για φοιτητές και ερευνητές που θέλουν να κινηθούν πέρα από τη "λογική κουμπιού" και να αποκτήσουν πραγματική κατανόηση των δεδομένων και των μεθόδων, η R αποτελεί όχι απλώς επιλογή, αλλά επένδυση.

Η Python είναι μία από τις πιο δημοφιλείς και ευρέως χρησιμοποιούμενες γλώσσες προγραμματισμού παγκοσμίως, ειδικά στους τομείς της επιστήμης δεδομένων, της στατιστικής, της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης. Αναπτύχθηκε από τον Guido van Rossum στις αρχές της δεκαετίας του ’90 με βασικό γνώμονα την αναγνωσιμότητα, τη λιτότητα και την απλότητα. Παρότι αρχικά δεν είχε στατιστικό προσανατολισμό, σήμερα, χάρη σε εκατοντάδες εξειδικευμένες βιβλιοθήκες, έχει μετατραπεί σε ένα εξαιρετικά ισχυρό εργαλείο για στατιστική ανάλυση, ικανό να σταθεί επάξια απέναντι στο SPSS – και μάλιστα με πολύ μεγαλύτερες δυνατότητες.

Η Python είναι δωρεάν, ανοιχτού κώδικα και πλήρως cross-platform, πράγμα που σημαίνει ότι λειτουργεί απρόσκοπτα σε Windows, macOS και Linux. Είναι μια γλώσσα που δεν προορίζεται αποκλειστικά για στατιστική, γεγονός που της δίνει τεράστια ευελιξία. Ένας χρήστης μπορεί να χρησιμοποιεί Python όχι μόνο για ανάλυση δεδομένων, αλλά και για δημιουργία εφαρμογών, διαχείριση βάσεων δεδομένων, αυτοματοποίηση διαδικασιών ή κατασκευή web εργαλείων. Αυτό την καθιστά ιδανική επιλογή για φοιτητές και ερευνητές που επιθυμούν ένα εργαλείο γενικής χρήσης με εξειδικευμένες στατιστικές δυνατότητες.

Οι βιβλιοθήκες που έχουν καθιερωθεί ως βασικά εργαλεία για στατιστική ανάλυση είναι οι pandas, numpy, scipy, statsmodels και matplotlib, καθώς και οι seaborn και plotly για γραφήματα. Ειδικότερα, το statsmodels προσφέρει δυνατότητες για descriptive στατιστική, t-tests, ANOVA, γραμμική και λογιστική παλινδρόμηση, χ² tests, time series models και generalized linear models, με δομή παρόμοια με εκείνη του SPSS αλλά με πολύ μεγαλύτερη παραμετροποίηση. Η βιβλιοθήκη pandas επιτρέπει την επεξεργασία δεδομένων σε μορφή πίνακα, όπως το Excel ή το SPSS, και προσφέρει εργαλεία φιλτραρίσματος, μετασχηματισμών, ομαδοποίησης και pivoting.

Αν και η Python δεν παρέχει εξ ορισμού γραφικό περιβάλλον (GUI), μπορεί να χρησιμοποιηθεί πολύ εύκολα μέσα από περιβάλλοντα όπως το Jupyter Notebook, το Google Colab, ή το Spyder IDE. Το Jupyter είναι ιδιαίτερα αγαπητό στην εκπαιδευτική κοινότητα, καθώς επιτρέπει τη συγγραφή και εκτέλεση κώδικα μαζί με επεξηγηματικό κείμενο, δημιουργώντας έτσι διαδραστικά “notebooks” που συνδυάζουν τεκμηρίωση και ανάλυση σε μία ενιαία αναφορά. Το Google Colab, ειδικά, επιτρέπει στους φοιτητές να δουλεύουν online χωρίς εγκατάσταση, να αποθηκεύουν στο Google Drive, και να μοιράζονται τα projects τους με συμφοιτητές και καθηγητές.

Η Python είναι ένα εργαλείο με τεράστια επαγγελματική αξία. Η ζήτηση για Python σε θέσεις εργασίας που σχετίζονται με την ανάλυση δεδομένων, τα οικονομικά, την επιδημιολογία και τη διοίκηση αυξάνεται διαρκώς. Για το λόγο αυτό, η γνώση Python μπορεί να προσδώσει σημαντικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα σε έναν φοιτητή που στοχεύει να εργαστεί ως αναλυτής, επιστήμονας δεδομένων ή ερευνητής. Παράλληλα, η Python χρησιμοποιείται ευρέως σε οργανισμούς όπως η NASA, η Google, το CERN και η Ευρωπαϊκή Επιτροπή – γεγονός που ενισχύει τη φήμη της ως εργαλείου επιστημονικής αξιοπιστίας.

Η Python προσφέρει και δυνατότητες οπτικοποίησης δεδομένων υψηλού επιπέδου. Οι βιβλιοθήκες matplotlib, seaborn, plotly και bokeh επιτρέπουν τη δημιουργία γραφημάτων από απλά ραβδογράμματα μέχρι πολύπλοκα heatmaps, scatter plots με αποχρώσεις τιμών, ακόμα και διαδραστικά dashboards. Αυτά τα εργαλεία καθιστούν την Python εξαιρετικά χρήσιμη για φοιτητές που εργάζονται σε διπλωματικές εργασίες ή παρουσιάσεις, καθώς προσφέρουν πολύ πιο δυναμική και επαγγελματική οπτικοποίηση σε σύγκριση με το SPSS.

Από πλευράς στόχευσης κοινού, η Python απευθύνεται:

• Σε φοιτητές μεταπτυχιακού και διδακτορικού επιπέδου που επιθυμούν έλεγχο, επαναληψιμότητα και βάθος στην ανάλυσή τους.

• Σε φοιτητές πληροφορικής ή οικονομικών που ενδιαφέρονται για data science και στατιστική μοντελοποίηση.

• Σε διδάσκοντες που επιθυμούν να δείξουν πιο σύγχρονες τεχνικές ανάλυσης πέρα από την παραδοσιακή στατιστική.

• Σε ομάδες έρευνας που χρειάζονται αυτοματοποιημένες διαδικασίες, διασύνδεση με βάσεις δεδομένων ή δυνατότητα batch αναλύσεων.

Βέβαια, η Python απαιτεί περισσότερο χρόνο εκμάθησης σε σχέση με GUI εργαλεία όπως το PSPP ή το JASP. Ακόμα κι αν κάποιος ξεκινήσει από το μηδέν, η κατανόηση των βασικών εννοιών προγραμματισμού (μεταβλητές, λίστες, συναρτήσεις, loops) είναι απαραίτητη. Ωστόσο, υπάρχουν δεκάδες διαθέσιμα tutorials, MOOC (π.χ. Coursera, edX, Udemy), και open-source βιβλία, που καθιστούν την καμπύλη μάθησης σταδιακή και εφικτή για κάθε φοιτητή με μεθοδική προσέγγιση.

Συμπερασματικά, η Python είναι η πιο δυναμική και πολύπλευρη δωρεάν εναλλακτική στο SPSS, ειδικά για όσους δεν περιορίζονται μόνο στην παραδοσιακή στατιστική αλλά θέλουν να ενσωματώσουν ανάλυση δεδομένων, μηχανική μάθηση και αυτοματοποίηση. Αν και δεν είναι το πιο “εύκολο” εργαλείο για να ξεκινήσει κάποιος, αποτελεί επένδυση σε γνώσεις και δεξιότητες που ξεπερνούν τα όρια της φοιτητικής ζωής και συνοδεύουν τον χρήστη καθ’ όλη τη σταδιοδρομία του στην επιστήμη ή την αγορά εργασίας.

Με βάση την αναλυτική παρουσίαση των πέντε κορυφαίων και δωρεάν εργαλείων στατιστικής ανάλυσης, είναι σαφές πως κάθε ένα απευθύνεται σε διαφορετικό τύπο χρήστη, με διαφορετικές ανάγκες και επίπεδο εξοικείωσης. Άλλοι φοιτητές χρειάζονται ένα απλό, έτοιμο περιβάλλον με "κουμπιά" και μενού, ενώ άλλοι επιθυμούν απόλυτο έλεγχο και ευελιξία, ακόμα και μέσω κώδικα.

Η επιλογή δεν είναι απόλυτη – εξαρτάται από τον σκοπό της ανάλυσης, τη διαθέσιμη τεχνογνωσία και το επίπεδο μελέτης. Ορισμένα εργαλεία είναι ιδανικά για το ξεκίνημα (π.χ. PSPP, Jamovi), ενώ άλλα είναι κατάλληλα για πιο σύνθετα project και ερευνητικές εργασίες (π.χ. R, Python). Ακολουθεί ένας συγκριτικός πίνακας με τα βασικά τους χαρακτηριστικά:

Αν είσαι φοιτητής που ξεκινά τώρα, χωρίς γνώσεις προγραμματισμού, και χρειάζεσαι ένα εργαλείο που να θυμίζει SPSS, το PSPP ή το Jamovi είναι οι πιο κατάλληλες λύσεις. Είναι δωρεάν, εύκολα στη χρήση και καλύπτουν όλες τις βασικές αναλύσεις που απαιτούνται στις φοιτητικές εργασίες.

Αν αναζητάς κάτι πιο μοντέρνο, με έμφαση στην ερμηνεία και τη διδακτική σαφήνεια, το JASP προσφέρει εξαιρετικό περιβάλλον, ειδικά για κοινωνικές επιστήμες και ψυχολογία. Είναι επίσης ιδανικό για μαθήματα στατιστικής και εργαστήρια με φοιτητές.

Για πιο προχωρημένες αναλύσεις, επιστημονική τεκμηρίωση και πλήρη έλεγχο, τότε το R και η Python είναι οι λύσεις που ξεκλειδώνουν το μέλλον της στατιστικής. Δεν είναι εύκολες στην αρχή, αλλά όσοι τις μάθουν αποκτούν σημαντικά επαγγελματικά και ακαδημαϊκά πλεονεκτήματα.

Είτε δουλεύεις με SPSS, είτε εξερευνάς εναλλακτικά εργαλεία όπως PSPP, Jamovi, JASP, R ή Python, η στατιστική ανάλυση μπορεί να γίνει πολύπλοκη χωρίς τη σωστή καθοδήγηση. Στο φροντιστήριο SBS Studies προσφέρουμε:

• ✅ Ατομικά online μαθήματα στατιστικής και ανάλυσης δεδομένων.

• ✅ Εξοικείωση με εργαλεία όπως R, PSPP, Python, Jamovi, JASP.

• ✅ Υποστήριξη σε φοιτητικές εργασίες, μεταπτυχιακά και διπλωματικές.

• ✅ Εμπειρία με στατιστικές αναλύσεις για κοινωνικές, παιδαγωγικές, ψυχολογικές, οικονομικές και βιολογικές επιστήμες.

• ✅ Εξειδικευμένη βοήθεια σε SPSS ή εναλλακτικά δωρεάν λογισμικά.

📬 Επικοινώνησε μαζί μας σήμερα και ένας καθηγητής μας θα σε βοηθήσει να επιλέξεις το κατάλληλο εργαλείο και να προχωρήσεις με ασφάλεια και αυτοπεποίθηση στην ανάλυση των δεδομένων σου.

1. Ποιο δωρεάν πρόγραμμα μοιάζει περισσότερο με το SPSS;

Το PSPP είναι το εργαλείο που θυμίζει περισσότερο το SPSS, τόσο σε εμφάνιση όσο και σε λειτουργίες. Υποστηρίζει αρχεία .sav, προσφέρει βασικά στατιστικά τεστ και είναι ιδανικό για φοιτητές χωρίς προηγούμενη εμπειρία.

2. Είναι το Jamovi κατάλληλο για φοιτητικές εργασίες;

Ναι. Το Jamovi προσφέρει φιλικό γραφικό περιβάλλον, πολλές ενσωματωμένες στατιστικές αναλύσεις (όπως t-tests, ANOVA, παλινδρόμηση) και υποστηρίζει αρχεία .sav. Είναι ιδανικό για φοιτητές προπτυχιακού και μεταπτυχιακού επιπέδου.

3. Μπορώ να χρησιμοποιήσω το JASP για αναλύσεις στην ψυχολογία ή την εκπαίδευση;

Απολύτως. Το JASP περιλαμβάνει frequentist και Bayesian αναλύσεις, καθαρή τεκμηρίωση αποτελεσμάτων και είναι πολύ διαδεδομένο σε τμήματα ψυχολογίας και παιδαγωγικών επιστημών. Είναι ιδιαίτερα κατάλληλο για έρευνες με ερωτηματολόγια και μελέτες αξιοπιστίας.

4. Αξίζει να μάθω R ως φοιτητής;

Το R προσφέρει απεριόριστες δυνατότητες στατιστικής ανάλυσης και χρησιμοποιείται ευρέως στην επιστημονική κοινότητα. Αν και απαιτεί περισσότερη εκμάθηση, είναι εξαιρετική επιλογή για μεταπτυχιακούς και διδακτορικούς φοιτητές που θέλουν απόλυτο έλεγχο και ακρίβεια στα δεδομένα τους.

5. Είναι η Python χρήσιμη για φοιτητές που κάνουν στατιστική;

Ναι, κυρίως για όσους ενδιαφέρονται για στατιστική ανάλυση σε συνδυασμό με ανάλυση δεδομένων, μοντελοποίηση ή μηχανική μάθηση. Με βιβλιοθήκες όπως pandas, statsmodels και seaborn, η Python είναι ισχυρό εργαλείο για απαιτητικές εργασίες και projects.

6. Ποιο εργαλείο από τα πέντε είναι πιο εύκολο για αρχάριους;

Το Jamovi είναι γενικά το πιο φιλικό για αρχάριους, με μοντέρνα διεπαφή, έτοιμες αναλύσεις και ελάχιστες απαιτήσεις. Το PSPP είναι επίσης πολύ προσβάσιμο, ειδικά για όσους έχουν χρησιμοποιήσει SPSS.

7. Υποστηρίζουν όλα αυτά τα εργαλεία αρχεία τύπου .sav (SPSS);

Όχι όλα. Το PSPP, το Jamovi και το JASP υποστηρίζουν απευθείας άνοιγμα αρχείων .sav. Το R και η Python μπορούν να το κάνουν μέσω συγκεκριμένων πακέτων ή βιβλιοθηκών, αλλά απαιτείται παραμετροποίηση.

8. Ποιο εργαλείο προτείνετε για μεταπτυχιακές εργασίες με απαιτήσεις τεκμηρίωσης;

Το R είναι ιδανικό για υψηλού επιπέδου ακαδημαϊκή εργασία, καθώς προσφέρει πλήρη επαναληψιμότητα, παραγωγή αναφορών και τεκμηριωμένους υπολογισμούς. Η Python είναι επίσης εξαιρετική, ειδικά όταν χρειάζεται αυτοματοποίηση και μοντελοποίηση.

9. Μπορώ να χρησιμοποιήσω περισσότερα από ένα εργαλεία;

Φυσικά. Πολλοί φοιτητές χρησιμοποιούν το PSPP ή Jamovi για αρχική ανάλυση και παρουσίαση, και στη συνέχεια περνούν σε R ή Python για πιο σύνθετα στατιστικά ή επαγγελματική τεκμηρίωση. Η συνδυαστική χρήση είναι συχνή και αποδοτική.

10. Παρέχετε υποστήριξη για αυτά τα εργαλεία στο φροντιστήριό σας;

Ναι. Το SBS Studies προσφέρει εξειδικευμένη υποστήριξη και ιδιαίτερα μαθήματα για PSPP, Jamovi, JASP, R και Python. Είτε χρειάζεσαι βοήθεια σε εργασία, είτε θέλεις να μάθεις ένα εργαλείο από την αρχή, μπορείς να συνεργαστείς με καθηγητές μας εξ αποστάσεως.