Se você é um sociologia estudante ou cientista social iniciante e começou a trabalhar com dados quantitativos (estatísticos), o software analítico será muito útil.
Esses programas forçam os pesquisadores a organizar e limpar seus dados e oferecem comandos pré-programados que permitem tudo, desde formas básicas até estatísticas bastante avançadas análise.
Eles até oferecem visualizações úteis que serão úteis à medida que você procura interpretar dados e que você pode querer usar ao apresentá-las a outras pessoas.
Existem muitos programas no mercado que são bastante caros. A boa notícia para estudantes e professores é que a maioria das universidades tem licenças para pelo menos um programa que estudantes e professores podem usar.
Além disso, a maioria dos programas oferece uma versão gratuita e simplificada do pacote de software completo, que geralmente é suficiente.
Aqui está uma revisão dos três principais programas que os cientistas sociais quantitativos usam.
Pacote Estatístico para Ciências Sociais (SPSS)
O SPSS é o software de análise quantitativa mais popular usado por cientistas sociais.
Feito e vendido pela IBM, é abrangente, flexível e pode ser usado com quase qualquer tipo de arquivo de dados. No entanto, é especialmente útil para analisar dados de pesquisa em larga escala.
Pode ser usado para gerar relatórios tabulados, gráficos e gráficos de distribuições e tendências, além de gerar dados descritivos. estatísticas como médias, medianas, modos e frequências, além de análises estatísticas mais complexas, como regressão modelos.
O SPSS fornece uma interface com o usuário que o torna fácil e intuitivo para todos os níveis de usuários. Com menus e caixas de diálogo, você pode executar análises sem precisar escrever a sintaxe do comando, como em outros programas.
Também é simples e fácil inserir e editar dados diretamente no programa.
Existem algumas desvantagens, no entanto, que podem não torná-lo o melhor programa para alguns pesquisadores. Por exemplo, há um limite no número de casos que você pode analisar. Também é difícil considerar pesos, estratos e efeitos de grupo com o SPSS.
STATA
STATA é um programa interativo de análise de dados que roda em uma variedade de plataformas. Pode ser usado para análises estatísticas simples e complexas.
O STATA usa uma interface de apontar e clicar, além de sintaxe de comando, o que facilita o uso. O STATA também simplifica a geração de gráficos e gráficos de dados e resultados.
A análise no STATA é centrada em torno de quatro janelas:
- janela de comando
- janela de revisão
- janela de resultado
- janela variável
Os comandos de análise são inseridos na janela de comandos e a janela de revisão registra esses comandos. A janela de variáveis lista as variáveis que estão disponíveis no conjunto de dados atual, juntamente com os rótulos das variáveis, e os resultados aparecem na janela de resultados.
SAS
SAS, abreviação de Statistical Analysis System, também é usado por muitas empresas.
Além da análise estatística, ele também permite que os programadores executem a elaboração de relatórios, gráficos, planejamento de negócios, previsão, melhoria da qualidade, gerenciamento de projetos e muito mais.
O SAS é um ótimo programa para o usuário intermediário e avançado, porque é muito poderoso; pode ser usado com conjuntos de dados extremamente grandes e pode executar análises complexas e avançadas.
O SAS é bom para análises que exigem que você leve em consideração pesos, estratos ou grupos.
Diferentemente do SPSS e do STATA, o SAS é executado em grande parte pela sintaxe de programação, em vez de menus de apontar e clicar, portanto, é necessário algum conhecimento da linguagem de programação.
Outros programas
Outros programas populares entre os sociólogos incluem:
- R: Grátis para baixar e usar. Você pode adicionar seus próprios programas se estiver familiarizado com estatísticas e programação.
- NVio: "Ajuda os pesquisadores a organizar e analisar dados não numéricos ou não estruturados complexos, tanto texto quanto multimídia", de acordo com Biblioteca da UCLA.
- MATLAB: Fornece "Simulações, dados multidimensionais, processamento de imagem e sinal", de acordo com Bibliotecas da NYU.