Hoy vamos a hablar de los programas de estadística más populares... ¡Vamos a por ello!
La estadística (que ya hablé en otro artículo de su importancia) es una ciencia que se ocupa de recoger, organizar, analizar e interpretar datos para extraer información útil y tomar decisiones. Es de especial, esta última parte "tomar decisiones basadas en datos o ciencia", ya que nos permitirá mejorar y progresar en cualquier área que se hayan recogido la información necesaria.
Aunque, la estadística sea la parte matemática y el fundamento teórico que hay que saber aplicar debe hacerse, y más en estos días donde la inmediatez se valora mucho, la optimización y la rapidez del procesamiento de esos datos y de esos cálculos estadísticos. Para ello se utilizan diversas herramientas que facilitan el trabajo con los datos y permiten obtener resultados de forma rápida y precisa.
Vamos a dar un repaso y presentar los diez programas de estadística más populares, analizando sus pros y contras, así como sus características principales. El orden no implica absolutamente nada, ya que todo tiene ventajas e inconvenientes.
1. SAS
Podríamos decir que es un clásico, fue creado en 1976 por el Instituto SAS y es ampliamente utilizado en la industria, especialmente en sectores como finanzas, banca, seguros, farmacia y salud. El acrónimo de SAS es Statistical Analysis System, es un software robusto y potente para el análisis estadístico y la minería de datos.
SAS permite realizar análisis descriptivos, inferenciales, predictivos y prescriptivos, así como crear modelos de simulación, optimización y análisis de riesgos. Además, ofrece soluciones específicas para diferentes áreas de negocio, como marketing, fraude, calidad, etc.
Cuenta con código propio y admite también SQL para una mayor flexibilidad de la herramienta.
Su gran ventaja, es una gran herramienta que permite manejar gran volumen de datos en poco tiempo, además es muy intuitiva y su curva de aprendizaje es realmente rápida. Cuenta con una interfaz muy amigable que cualquier persona (técnica o no) puede sacar información. El mayor contra es que es de pago, y no barato precisamente. Es el Lamborghini de las herramientas de estadística.
2. STATA
Un software de estadística diseñado para el análisis y la gestión de datos complejos. STATA viene de "STA" o STAtistics (estadística) y el final de daTA (datos). Fue creado en 1985 por StataCorp (otro clásico, si) y es muy popular en el ámbito académico, especialmente en economía, sociología, política y epidemiología.
Al igual que SAS permite realizar análisis de regresión, series temporales, datos panel, datos longitudinales, datos categóricos, datos de supervivencia y otros. Además, cuenta con una interfaz gráfica y un lenguaje de programación propio que facilitan el uso y la personalización del software. Eso sí no maneja el volumen de datos que tiene SAS.
3. SPSS
SPSS es el acrónimo de Statistical Package for the Social Sciences, que significa Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales. SPSS es un software desarrollado por IBM que se utiliza para el análisis y la estadística avanzada de datos. SPSS fue creado en 1968 (el más antiguo y veterano, pero no por ello el más obsoleto) por SPSS Inc. y posteriormente adquirido por IBM en 2009 (que desde entonces le añadió mejoras a la herramienta).
SPSS sirve para realizar todo tipo de análisis estadísticos, desde los más básicos hasta los más avanzados, así como generar gráficos y reportes de forma sencilla. Es especialmente útil para el análisis de datos en ciencias sociales, educación, salud, marketing y otras áreas. Muy bueno a la hora de analizar modelos, eso sí, penaliza mucho el tiempo de máquina.
Una gran herramienta para hacer análisis detallados y entender en profundidad, aunque tiene una peor gestión con grandes volúmenes de datos. También cuenta con código propio para una mayor flexibilidad y optimización de los procesos.
4. R y R-Studio
R es un lenguaje de programación de código abierto, gratuito y multiplataforma que se ha consolidado como una de las herramientas más potentes y flexibles para el análisis estadístico y la visualización de datos. R permite realizar todo tipo de análisis estadísticos, modelos predictivos y machine learning, así como crear gráficos y reportes de alta calidad. Para ello, dispone de miles de paquetes y librerías desarrollados por la comunidad de usuarios, como ggplot2, dplyr, tidyr, shiny y muchos más.
R-Studio es un conjunto de herramientas integradas que facilitan el desarrollo y el trabajo con R y Python (otro lenguaje de programación que explicaré a continuación de origen informático no estadístico). Incluye un editor de código, una consola interactiva, un visor de gráficos, un depurador, un gestor de proyectos, un gestor de paquetes y otras funciones.
R-Studio se puede descargar e instalar en diferentes sistemas operativos, o se puede usar en la nube. Cada vez se está volviendo más versátil, y su mayor problema que tiraba todo en RAM usando servidores desaparece. Además, está integrado con Bash lo que facilita la automatización.
Hay más interfaces como R-Commander, pero el más popular y sencillo es R-Studio.
Su mayor ventaja es que es gratuito, por eso se ha vuelto tan popular. Su desventaja es que no es tan intuitivo, solo es para técnicos, es lento con grandes volúmenes si se compara con otros lenguajes, y puede tener algunos problemas de estabilidad o compatibilidad con algunos sistemas operativos o versiones de R.
5. Statgraphics
Una herramienta de análisis de datos y estadística que permite realizar diversos tipos de procedimientos, gráficos y reportes. Su acrónimo significa Statistical Graphics System o Sistema de Gráficos Estadísticos. Statgraphics fue creado en 1980 (un gran año) por STSC Inc. y actualmente es desarrollado por StatPoint Technologies.
Una de sus ventajas es que incluye asistentes y ayudas interactivas para guiar al usuario en el análisis, permite integrar distintas fuentes, genera gráficos de alta calidad y reportes personalizados. Su mayor desventaja es un software comercial que requiere de pago y lo que echa para atrás es que no es compatible con otros lenguajes de programación como R o Python.
Otras herramientas de estadística
Hasta aquí un repaso de las herramientas "propiamente estadísticas". Hay muchas otras como son:
- Matlab (herramienta muy usada por matemáticos).
- Colab herramienta en la nube con la que está integrado.
- Google Analytics herramienta de análisis de web.
- Knime plataforma de análisis de datos y machine learning de código abierto y gratuita.
- NVivo: Es un software de análisis cualitativo de datos, es decir, de datos no numéricos, como textos, imágenes, vídeos, audios, etc.
Y podríamos continuar con muchas, pero muchas más herramientas, pero como aperitivo creo que está bien. Espero que te haya gustado el listado. Recuerda que doy formaciones de programación y estadística de muchos de los entornos aquí nombrados, si tienes cualquier duda me puedes preguntar.
