Słownik metodologiczny · Programy statystyczne

PSPP

Pełne wyjaśnienie, zastosowanie naukowe i praktyczne, przykład, dobre praktyki oraz gotowy zapis wyniku w APA 7.

Strona główna / Słownik / PSPP

Opracowanie merytoryczne: · Opublikowano: · Aktualizacja:

Co oznacza PSPP?

GNU PSPP jest wolnym programem do zarządzania danymi i wykonywania wielu klasycznych analiz znanych z języka poleceń SPSS.
Co odróżnia to pojęcie? GNU PSPP jest wolnym programem obsługującym część składni i podstawowych procedur znanych z SPSS. Sprawdza się w prostych analizach opisowych, tabelach, testach i regresji, lecz nie gwarantuje zgodności każdej opcji ani pełnego zestawu nowoczesnych metod. Przed migracją trzeba porównać dokumentację i wyniki na przykładzie. W publikacji podaje się wersję oraz faktycznie użyte polecenia.

Zastosowanie, warunki i dobre praktyki

Najważniejsze zastosowanie: Wybierz PSPP do podstawowych analiz zgodnych z jego zakresem funkcji, po sprawdzeniu, czy nie brakuje potrzebnego estymatora lub diagnostyki.

PSPP nadaje się do podstawowych analiz i składni przypominającej SPSS, zwłaszcza gdy ważny jest brak opłat licencyjnych. Przed wyborem sprawdź jednak dostępność potrzebnego estymatora, diagnostyk i eksportu; ograniczona funkcja nie powinna wymuszać metody niepasującej do pytania.

Jak poprawnie stosować i interpretować hasło „PSPP”?

Przy ocenie pojęcia „PSPP” należy oddzielić możliwości programu od poprawności projektu analizy. W odniesieniu do hasła „PSPP” trzeba wybrać procedurę odpowiadającą pytaniu, jawnie ustawić wariant estymatora i zachować składnię, zamiast polegać wyłącznie na kliknięciach lub ustawieniach domyślnych. Przy ocenie hasła „PSPP” dane wejściowe powinny mieć udokumentowane typy, kody braków, etykiety oraz wersję niezmienioną przez późniejsze przekształcenia.

Ocena wyniku uzyskanego za pomocą „PSPP” obejmuje kontrolę komunikatów ostrzegawczych, zgodność liczebności z oczekiwaniem i ręczne sprawdzenie kilku transformacji. W analizie dotyczącej hasła „PSPP” dla ważnej analizy warto odtworzyć kluczowy rezultat inną funkcją albo pakietem. Dla interpretacji hasła „PSPP” losowe procedury wymagają ustalonego ziarna, a aktualizacja wersji może zmienić domyślne ustawienia lub wynik.

Co trzeba opisać w raporcie?

Opis pojęcia „PSPP” powinien zawierać nazwę i wersję programu, pakiety, funkcje, najważniejsze ustawienia oraz system operacyjny, jeśli wpływa na odtwarzalność. W odniesieniu do hasła „PSPP” do materiałów uzupełniających warto dołączyć składnię i dziennik zmian danych. Przy ocenie hasła „PSPP” cytuje się oprogramowanie i pakiety rzeczywiście użyte w końcowym obliczeniu.

Zakres raportowania dla hasła „PSPP”: Podaj nazwę, wersję, moduły/pakiety i kluczowe opcje estymacji.

Przykład praktyczny i gotowa interpretacja

Sytuacja: W PSPP odtworzono tabelę częstości i regresję z pliku składni, ale brak procedury dla zaawansowanego modelu wielopoziomowego wymagał przeniesienia tej części analizy do R.

Jak ją zinterpretować: Otrzymany wynik jest wiarygodny w zakresie metod poprawnie zaimplementowanych i ustawień dostępnych w użytej wersji. Przy brakujących procedurach lepiej jawnie zmienić narzędzie niż próbować zastępować model nieadekwatnym odpowiednikiem.

Najczęstsza pułapka i granica interpretacji

Zgodność interfejsu z SPSS nie oznacza identycznej dostępności ani implementacji wszystkich zaawansowanych procedur.

Korzystanie z pojęcia „PSPP” nie weryfikuje automatycznie założeń ani sensu modelu. W analizie dotyczącej hasła „PSPP” poprawny technicznie kod może konsekwentnie liczyć niewłaściwą rzecz, jeśli źle zdefiniowano zmienne lub pytanie badawcze.

Definicje, zalecenia interpretacyjne i sposób raportowania oparto na literaturze metodologicznej wskazanej w bibliografii (Şahin i Aybek, 2020).

Powiązane hasła

IBM SPSS StatisticsJamoviJASPR (język programowania)Syntax (język poleceń)

Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia

Poradnik

Bezpłatne programy do analizy statystycznej dla studentów i badaczy

Porównanie jamovi, JASP, R i PSPP według rodzaju analiz, powtarzalności, progu wejścia i możliwości oddania kompletnego raportu.

Czytaj →

Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?

Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.

Oferta dla badaczyOferta dla studentów

Bibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)

  1. Şahin, M., & Aybek, E. (2020). Jamovi: An easy to use statistical software for the social scientists. International Journal of Assessment Tools in Education, 6(4), 670–692. https://doi.org/10.21449/ijate.661803
  2. van Doorn, J., van den Bergh, D., Böhm, U., Dablander, F., Derks, K., Draws, T., Etz, A., Evans, N. J., Gronau, Q. F., Haaf, J. M., Hinne, M., Kucharský, Š., Ly, A., Marsman, M., Matzke, D., Komarlu Narendra Gupta, A. R., Sarafoglou, A., Stefan, A., Voelkel, J. G., & Wagenmakers, E.-J. (2021). The JASP guidelines for conducting and reporting a Bayesian analysis. Psychonomic Bulletin & Review, 28, 813–826. https://doi.org/10.3758/s13423-020-01798-5
  3. Wilson, G., Bryan, J., Cranston, K., Kitzes, J., Nederbragt, L., & Teal, T. K. (2017). Good enough practices in scientific computing. PLoS Computational Biology, 13(6), e1005510. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005510
  4. Lang, T. A., & Altman, D. G. (2015). Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: The SAMPL guidelines. International Journal of Nursing Studies, 52(1), 5–9. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006
  5. Appelbaum, M., Cooper, H., Kline, R. B., Mayo-Wilson, E., Nezu, A. M., & Rao, S. M. (2018). Journal article reporting standards for quantitative research in psychology: The APA Publications and Communications Board task force report. American Psychologist, 73(1), 3–25. https://doi.org/10.1037/amp0000191

Cytowania BibTeX

@article{sahin2020jamovi, author={Şahin, Murat and Aybek, Eren}, title={Jamovi: An Easy to Use Statistical Software for the Social Scientists}, journal={International Journal of Assessment Tools in Education}, year={2020}, volume={6}, number={4}, pages={670--692}, doi={10.21449/ijate.661803}}
@article{vandoorn2021jasp, author={van Doorn, Johnny and van den Bergh, Don and Böhm, Udo and Dablander, Fabian and Derks, Koen and Draws, Tim and Etz, Alexander and Evans, Nathan J. and Gronau, Quentin F. and Haaf, Julia M. and Hinne, Max and Kucharský, Šimon and Ly, Alexander and Marsman, Maarten and Matzke, Dora and Komarlu Narendra Gupta, Akash R. and Sarafoglou, Alexandra and Stefan, Angelika and Voelkel, Jan G. and Wagenmakers, Eric-Jan}, title={The JASP guidelines for conducting and reporting a Bayesian analysis}, journal={Psychonomic Bulletin and Review}, year={2021}, volume={28}, pages={813--826}, doi={10.3758/s13423-020-01798-5}}
@article{wilson2017computing, author={Wilson, Greg and Bryan, Jennifer and Cranston, Karen and Kitzes, Justin and Nederbragt, Lex and Teal, Tracy K.}, title={Good enough practices in scientific computing}, journal={PLoS Computational Biology}, year={2017}, volume={13}, number={6}, pages={e1005510}, doi={10.1371/journal.pcbi.1005510}}
@article{lang2015sampl, author={Lang, Thomas A. and Altman, Douglas G.}, title={Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: the SAMPL guidelines}, journal={International Journal of Nursing Studies}, year={2015}, volume={52}, number={1}, pages={5--9}, doi={10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006}}
@article{appelbaum2018jars, author={Appelbaum, Mark and Cooper, Harris and Kline, Rex B. and Mayo-Wilson, Evan and Nezu, Arthur M. and Rao, Stephen M.}, title={Journal article reporting standards for quantitative research in psychology}, journal={American Psychologist}, year={2018}, volume={73}, number={1}, pages={3--25}, doi={10.1037/amp0000191}}
R