Die Wahl des richtigen Statistikprogramms ist entscheidend für eine erfolgreiche Datenanalyse. SPSS, Stata und R sind drei der beliebtesten Optionen auf dem Markt. Doch welches Programm ist das richtige für Sie? In diesem Artikel vergleichen wir diese drei Programme anhand verschiedener Kriterien und helfen Ihnen bei der Entscheidung für das passende Spss Statistikprogramm.
Die Frage nach der “besten” Statistiksoftware lässt sich nicht pauschal beantworten. Die ideale Wahl hängt stark von Ihren individuellen Bedürfnissen und Forschungszielen ab. Ob SPSS, Stata oder R – jedes Programm hat seine Stärken und Schwächen.
Kriterien zur Auswahl eines Statistikprogramms
Alle drei Statistikprogramme – SPSS, Stata und R – sind grundsätzlich vertrauenswürdig für Datenanalysen. Die Wahl der richtigen Software hängt jedoch von verschiedenen Kriterien ab, die je nach persönlicher Gewichtung unterschiedlich stark ins Gewicht fallen.
Funktionsumfang: Ein umfassender Funktionsumfang, der möglichst viele Arbeitsschritte von der Datenaufbereitung bis hin zu spezifischen Analysen abdeckt, ist wünschenswert. Der Wechsel zwischen Programmen während einer Datenanalyse ist zeitaufwendig und umständlich.
Bedienung über eine grafische Oberfläche: Eine intuitive grafische Oberfläche ermöglicht einen schnellen Überblick über die Daten und Ergebnisse. Eine umfangreiche und leicht verständliche Befehlsmaske erleichtert den Einstieg.
Bedienung über Skriptsprache: Für komplexere Projekte arbeiten erfahrene Anwender oft ausschließlich mit der Eingabe von Befehlen in der jeweiligen Skriptsprache. Die Vorteile liegen auf der Hand:
- Das Skript dokumentiert den Arbeitsprozess.
- Vorlagen können angepasst und wiederverwendet werden.
- Fehler lassen sich schnell im Skript finden.
- Viele Arbeitsschritte, insbesondere die Datenaufbereitung, lassen sich mit einem Skript deutlich schneller erledigen.
Möglichkeiten des Ergebnisexports: Dieser Punkt wird oft unterschätzt. Viele wissenschaftliche Disziplinen und Zeitschriften haben spezifische Vorgaben für die Darstellung von Tabellen und Abbildungen. In den Sozialwissenschaften sind die APA-Richtlinien weit verbreitet. Eine automatische Formatierung der Exporte, die den Vorgaben entspricht, kann viel Zeit sparen.
Datenanalyse mit SPSS: Vorteile und Anwendungen
Das SPSS Statistikprogramm erfreut sich großer Beliebtheit in Wissenschaft, Verwaltung und Marktforschung. Einer der größten Vorteile von SPSS ist sein breiter Funktionsumfang, der von deskriptiver Statistik bis zur Berechnung von Strukturgleichungsmodellen mit dem SPSS Plugin AMOS reicht.
Bei spezifischen Datenanalysen kann es jedoch vorkommen, dass bestimmte Analyseschritte mit SPSS schwer oder gar nicht umzusetzen sind (z.B. bei der Analyse von Interaktionseffekten). SPSS ist grundsätzlich durch sogenannte Makros erweiterbar (das bekannteste Makro ist SPSS-PROCESS), deren Auswahl jedoch begrenzt ist.
Es ist wichtig zu beachten, dass SPSS-Lizenzen sich nach dem Funktionsumfang richten. Eine einfache Lizenz kann wichtige Verfahren wie die logistische Regression vermissen lassen.
Die Anwendung über die grafische Oberfläche ist ein weiterer großer Vorteil von SPSS. Sie ist umfangreich und komfortabel und ermöglicht die Umsetzung fast aller Arten von Datenanalysen. Das Variablenfenster, das nur SPSS bietet, erleichtert die Datenaufbereitung erheblich.
Die Oberfläche ist nicht immer strikt logisch geordnet (siehe dazu auch den Beitrag zu Allgemeines lineares Modell und multivariate Analyse), die Bedienung bleibt jedoch immer sehr übersichtlich.
Die SPSS-Anwendung kann auch über die sogenannte SPSS-Syntax erfolgen. Die Syntax ist jedoch relativ überladen (d.h. viel Codeaufwand für einen Befehl), was freies Kodieren erschwert. Eine kluge Idee bei SPSS ist, dass die Syntax-Befehle bei der Verwendung der grafischen Oberfläche im Ausgabefenster angezeigt und gespeichert werden, was die Reproduktion erleichtert.
Das Ausgabefenster von SPSS ist interaktiv, d.h. Tabellen und Bilder lassen sich bearbeiten und kopieren. Obwohl einige Voreinstellungen festgelegt werden können, bietet SPSS nur begrenzte Möglichkeiten zur automatischen Formatierung der Exporte. SPSS produziert oft sehr viel Output mit spezifischen Einzelwerten, was die Übersichtlichkeit beeinträchtigen kann.
Datenanalyse: SPSS oder Stata?
Stata ist ein beliebtes Statistikprogramm bei Biologen sowie bei Sozial- und Wirtschaftswissenschaftlern. Entsprechende Kenntnisse werden in diesen Bereichen oft vorausgesetzt.
Auch Stata bietet einen breiten Funktionsumfang. Anders als bei SPSS beinhaltet jede Stata-Lizenz alle statistischen Funktionen (die Unterschiede in den Lizenzen liegen in der Fallzahlgröße und der Berechnungsgeschwindigkeit). Ein großer Vorteil von Stata ist seine Erweiterbarkeit durch eine beachtliche Auswahl von nutzergeschriebenen Plugins (sogenannten “ados”).
Stata war früher für seine rudimentäre grafische Oberfläche bekannt. Dies wurde in neueren Versionen stark verbessert, aber die Bedienung bleibt weniger benutzerfreundlich als bei SPSS. Es gibt zwar einen Variablen-Manager, aber er ist schwer zu finden.
Das Kodieren in sogenannten do-files mit dem speziellen Stata-Code ist die primäre Bedienmöglichkeit, da der Code im Vergleich zur SPSS-Syntax erstaunlich knapp und effizient ist. Stata-Code lässt sich sehr gut optimieren, wodurch sich Stata gut für umfangreiche repetitive Anwendungen eignet.
Der Output von Stata, der in sogenannten log-files gespeichert werden kann, ist allerdings ebenso ziemlich rudimentär. Mithilfe einiger ados (z.B. esttab) ist der Export von publikationsfertigen Tabellen in unterschiedlichen Formaten (darunter Latex) gut möglich. Auch automatisierte Formatierungsmöglichkeiten von Bildern sind in großem Umfang gegeben.
Datenanalyse: R oder SPSS?
R ist eigentlich keine Software, sondern eine Programmiersprache, mit der die sogenannten R-Pakete geschrieben und bedient werden. Aufgrund der relativ hohen Einstiegshürden wird R meistens von Nutzern mit bereits vorhandenen Programmierkenntnissen genutzt.
R Programming Logo
Allerdings lohnt sich der Einstieg, denn der Funktionsumfang von R ist gewaltig. Alle Pakete werden ausschließlich von (aktiven) Nutzern geschrieben, und viele wissenschaftliche Teams stellen ihre Software und Analysetools der Community kostenlos zur Verfügung. Dadurch können auch sehr spezifische Datenanalysen umgesetzt werden. Auch R Data Mining ist möglich.
Warum also nicht ausschließlich R verwenden? Tatsächlich schreckt die Bedienung viele ab. Die vorinstallierte Konsole hat faktisch nur die Eingabestelle für den Code. Es gibt eine Reihe an grafischen Editoren für R, der bekannteste ist wohl R-Studio. Aber auch diese bieten lediglich eine angenehmere Programmierumgebung. R wird meistens nicht über die grafische Oberfläche bedient. Grafische Editoren wie Jamovi haben aktuell noch einen recht begrenzten Funktionsumfang.
Ob R eine bequeme Programmiersprache ist, ist Gegenstand vieler Diskussionen unter den Nutzern. Wichtig ist, dass ihre Logik für jemanden mit (nur) SPSS- oder Stata-Vorkenntnissen teilweise schwer nachzuvollziehen ist. In R funktioniert alles über Objekte; so kann man mehrere Datensätze als Objekte in eine Umgebung importieren, während man in SPSS oder Stata immer an einem Datensatz arbeitet.
Auch Arbeitszwischenschritte und die Analysefunktionen werden als Objekte hinterlegt. Die Ergebnisse müssen dann über diese Objekte abgerufen werden. Vor allem die Aufbereitung der Daten kann einem nicht geübten Nutzer doch sehr schwer fallen.
Neben dem großen Funktionsumfang wird man dafür mit wunderschönen Ergebnisexporten belohnt. Tabellen lassen sich in unterschiedlichen Formaten mit weitreichender Vorformatierung gestalten. Ein Bonus sind die Abbildungen, sie sehen in R sehr professionell und seriös aus.
SPSS, Stata, R: Statistikprogramm im Vergleich
Die folgende Tabelle fasst die wichtigsten Kriterien zusammen. Zusätzlich haben wir die Kosten für das jeweilige Statistikprogramm hinzugefügt. Diese spielen für Anwender zwar des Öfteren keine Rolle, sobald sie den Zugang zur Software über die Lehreinrichtung oder den Arbeitgeber erhalten. Ist man jedoch für die Beschaffung selber verantwortlich, kann dies für die Wahl des Programms durchaus bedeutsam sein.
| Kriterium | SPSS | Stata | R |
|---|---|---|---|
| Funktionsumfang | groß | groß | sehr groß |
| Bedienung grafische Oberfläche | sehr gut | möglich | begrenzt möglich |
| Bedienung Skriptsprache | umständlich | sehr bequem | bequem, aber Einstieg schwierig |
| Exportmöglichkeiten | Nachbereitung nötig | gut | sehr gut |
| Kosten | sehr hoch | hoch | keine |
Die Tabelle zeigt deutlich, dass jede der drei Anwendungen spezifische Vor- und Nachteile hat. Seriöse Datenanalysen lassen sich mit allen drei Anwendungen gut umsetzen. Am Ende entscheiden die Nutzer über die Kriterien, die letztendlich den Ausschlag geben.
Wenn Sie Fragen zur Wahl des richtigen Statistikprogramms für Ihre Datenanalyse haben oder konkrete Unterstützung bei der Datenanalyse mit SPSS, Stata und R benötigen, nutzen Sie unser Kontaktformular für Ihre unverbindliche Anfrage.