Phần mềm miễn phí để phân tích thống kê dữ liệu

Phần mềm thống kê và phân tích số liệu là một trong những công cụ thiết yếu đối với các nhà thống kê ở nhiều lĩnh vực. Đặc biệt là trong những lĩnh vực nghiên cứu khoa học, và chắc hẳn đối với những bạn sinh viên thì đã ít nhất một lần nghe đến những phần mềm, phần lớn là để hỗ trợ cho việc làm khóa luận tốt nghiệp. Và mỗi phần mềm có  những đặc trưng, ưu điểm và nhược điểm riêng. Bài viết dưới đây sẽ giới thiệu đến các bạn một số phần mềm xử lý số liệu thống kê được sử dụng phổ biến nhất hiện nay!

1. Phần mềm SPSS

SPSS là viết tắt của chữ Statistical Package for the Social Sciences, SPSS Statistics là một chương trình phân tích thống kê mạnh mẽ được cung cấp bởi SPSS Inc và được mua lại bởi IBM vào 2009.

SPSS có giao diện nhập liệu tương đối giống Excel nên rất dể sử dụng. Từ các số liệu đưa vào người dùng có thể chuyển thành các dạng đồ thị khác nhau rất đẹp mắt. Các đồ thị này có thể dể dàng xuất ra để nhúng vào các phần mềm phổ biến khác như Word hay Excel.

Ưu điểm

• SPSS có một bộ soạn thảo dữ liệu tương tự như excel, bộ soạn thảo cho phép vào các dữ liệu và mô tả các thuộc tính của chúng, chính vì vậy SPSS khá dễ sử dụng.
• Sức mạnh lớn nhất của SPSS là lĩnh vực phân tích phương sai [SPSS cho phép thực hiện nhiều loại kiểm định tác động riêng biệt] và phân tích nhiều chiều [thí dụ phân tích phương sai nhiều chiều, phân tích nhân tố, phân tích nhóm tổ].
• SPSS có một giao diện giữa người và máy rất đơn giản để tạo ra các đồ thị và khi đã tạo được một đồ thị, nhờ giao diện này mà người sử dụng có thể tuỳ ý hiệu chỉnh đồ thị cũng như hoàn thiện chúng. Các đồ thị có chất lượng rất cao và có thể dán vào các tài liệu khác, thí dụ như Word hoặc Powerpoint.

Nhược điểm

• Cái yếu nhất của SPSS là khả năng xử lý đối với những vấn đề ước lượng phức tạp và do đó khó đưa ra được các ước lượng sai số đối với các ước lượng này.
• SPSS cũng không hỗ trợ các công cụ phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu.
• SPSS không có công cụ quản lý dữ liệu thật mạnh
• SPSS xử lý mỗi file dữ liệu ở một thời điểm và không phải là rất mạnh khi thực hiện các nhiệm vụ phân tích cần làm việc với nhiều file dữ liệu cùng một lúc. Các file dữ liệu có thể có đến 4096 biến và số lượng bản ghi chỉ bị giới hạn trong dung lượng của đĩa cứng.
• Ngôn ngữ cú pháp của SPSS phức tạp hơn so với STATA, nhưng lại có phần đơn giản hơn, ít mạnh hơn SAS.

Tải về và sử dụng SPSS tại đây: DOWNLOAD

2. Phần mềm STATA

Stata là phần mềm phân tích dữ liệu thống kê tích hợp và đa mục đích, cung cấp tất cả các nhu cầu của người sử dụng để phân tích, quản lý và hiển thị dữ liệu thống kê bằng đồ thị. STATA sử dụng các lệnh trực tiếp, có thể vào mỗi lệnh ở một thời điểm để thực hiện [chế độ này được người mới bắt đầu ưa thích] hoặc có thể soạn thảo thành một chương trình bao gồm nhiều lệnh cho một nhiệm vụ và thực hiện cùng một lúc.

Ưu điểm

• Cho phép thực hiện các thao tác phức tạp về dữ liệu một cách dễ dàng.
• Sức mạnh lớn nhất của STATA là hồi qui [rất dễ sử dụng các công cụ đoán nhận hồi qui], hồi qui logistic [những bổ sung mới làm đơn giản hoá việc giải thích kết quả hồi qui logistic, còn hồi qui logistic thứ tự và hồi qui logistic phạm trù là rất dễ thực hiện].
• STATA cũng có nhiều phương pháp ước lượng mạnh rất dễ sử dụng, bao gồm cả hồi qui mạnh và hồi qui với sai số chuẩn mạnh, và nhiều lệnh ước lượng khác kèm theo sai số chuẩn mạnh.
• STATA cũng trội hơn về lĩnh vực phân tích dữ liệu theo lược đồ mẫu, cho khả năng áp dụng chúng trong phân tích số liệu điều tra bởi các công cụ hồi qui, hồi qui logistic, hồi qui poisson, hồi qui probit,…
• Các đồ thị STATA còn có chức năng bổ sung cho phân tích thống kê, thí dụ như có nhiều lệnh làm đơn giản hoá việc tạo ra các đồ thị chẩn đoán hồi qui.
• Cú pháp của các lệnh đồ thị là dễ sử dụng nhất trong số ba bộ chương trình và cũng là mạnh nhất. Các đồ thị STATA có chất lượng cao và chất lượng xuất bản cũng cao.

Nhược điểm

• STATA hoàn toàn không có khả năng quản lý dữ liệu mạnh như SAS, nhưng các lệnh quản lý dữ liệu của nó vẫn có nhiều sức mạnh, lại rất đơn giản.
• Tuy nhiên, mỗi thời điểm STATA chỉ làm việc được với một file dữ liệu, vì vậy những nhiệm vụ xử lý cần nhiều file dữ liệu cùng một lúc đối với STATA là phức tạp hơn.
• Điểm yếu nhất là khả năng phân tích phương sai và phân tích nhiều chiều truyền thống như phân tích phương sai nhiều chiều, phân tích nhóm tổ.
• Các đồ thị của STATA không thể hiệu đính bằng bộ hiệu đính đồ thị.

Tải về và sử dụng phần mềm tại đây: DOWNLOAD

3.  Lập trình R

Lập trình R là một công cụ rất mạnh cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu. Nó là một ngôn ngữ lập trình và bạn hoàn toàn có thể phân tích dữ liệu với R. Ngôn ngữ R là một platform-independent do đó chúng ta có thể sử dụng nó cho bất kỳ hệ điều hành nào.

Ưu điểm

• R có lợi thế là khả năng phân tích biểu đồ tuyệt vời. Không một phần mềm nào có thể sánh với R về phần biểu đồ
• R gắn liền với giới học thuật, hầu hết những mô hình thống kê mới nhất đều được hỗ trợ bởi R.
• Chạy được trên nhiều hệ điều hành
• Số 1 trong các phần mềm miễn phí

Nhược điểm

• R có cái bất lợi là dùng lệnh chứ không dùng menu như Excel. Điều này có nghĩa là đối với người “lười biếng” thì sẽ thấy R bất tiện. Nhưng với người muốn nắm lấy những cơ chế căn bản của toán học, thì sẽ thích ngôn ngữ này ngay.
• Người dùng phải có hiểu biết cao về kinh tế lượng, thống kê và khả năng lập trình vì trong phân tích đòi hỏi người dùng phải dùng các mã code để thực hiện các bước ước lượng và kiểm định hay phân tích các vấn đề cần thiết trong dữ liệu.

4. SAS

SAS là một trong những bộ chương trình chuyên dụng phục vụ cho xử lý và phân tích số liệu thống kê rất thông dụng trên thế giới. SAS rất mạnh trong lĩnh vực quản lý dữ liệu, cho phép người sử dụng thao tác dữ liệu hầu như với mọi cách có thể. Phần mềm cũng đưa vào thủ tục Proc sql cho phép thực hiện mọi câu hỏi Sql [Structured query language] trên file dữ liệu.

Ưu điểm

• Là môi trường dành cho lập trình và ngôn ngữ thao tác dữ liệu [Data manipulation] dẫn đầu trong ngành Phân tích Dữ liệu.
• Dễ dàng kết nối, quản trị và phân tích số liệu từ bất kỳ nguồn dữ liệu nào.
• Có nhiều modules cho web, mạng xã hội và phân tích marketing, hiện đang được sử dụng rộng rãi cho việc hồ sơ hóa khách hàng tiềm năng.
• Có khả năng về dự đoán hành vi, quản lý và tối ưu hóa giao tiếp.

Nhược điểm

SAS khá yếu đối với logistic kiểu thứ tự và kiểu phạm trù. Việc quản lý số liệu của SAS là tương đối phức tạp hơn so với các phần mềm thống kê khác.

Hy vọng với những chia sẻ trong bài viết trên đây, đã giúp bạn lựa chọn được cho mình một phần mềm phù hợp nhất, để thực hiện các thao tác xử lý số liệu trong học tập và công việc được dễ dàng và nhanh chóng hơn!