무료 통계 소프트웨어

Free statistical software
이 글에서 "무료"라는 단어는 일반적으로 "무료 비용"("무료 아이스크림"에서처럼)을 의미한다. 여기서 언급된 소프트웨어 패키지 중 몇 개만이 「자유 발언」의 의미처럼 「자유」도 된다. 소프트웨어의 소스 코드를 자유롭게 이용할 수 있고, 그렇게 원하는 사람이면 누구나 자유롭게 수정할 수 있고, 심지어는 다른 사람에게도 배포될 수 있다는 의미에서 오픈 소스일 뿐만 아니라 자유 소프트웨어이기도 하다.이 같은 강한 의미에 있어서 통신의 자유는 여전하다.

무료 통계 소프트웨어는 상업적 패키지에 대한 실질적인 대안이다. 일반적으로 무료 통계 소프트웨어는 상업적 프로그램의 결과와 동일한 결과를 제공하며, 많은 패키지는 명령 중심이지만 메뉴 시스템을 사용하여 상당히 쉽게 배울 수 있다. 이들 패키지는 정부, 유네스코와 같은 비정부기구(NGO), 대학 등 다양한 출처에서 나온 것으로, 개인에 의해 개발되기도 한다.

특정 목적을 위해 개발된 패키지(예: 시계열 분석, 요인 분석, 확률 분포를 위한 계산기 등)가 있는가 하면, 다양한 통계 절차를 가진 일반 패키지도 있다. 다른 것들은 메타 패키지 또는 통계 컴퓨팅 환경으로, 사용자는 완전히 새로운 통계 절차를 코딩할 수 있다. 이 글은 일반적인 통계 패키지에 대한 검토다.

무료 통계 소프트웨어에 대한 간략한 기록

일부 무료 소프트웨어 패키지는 CDC[1](질병관리예방센터)의 에피 인포, 유네스코의 IDAMS와 같은 정부 또는 NGO 단체에서 제공된다.[2] 일부 다른 소프트웨어 패키지는 인스타트[3] 또는 인리스타트와 같은 소규모 또는 독립된 조직 또는 대학교에서 제공된다.[4] R과 [5]PSPP라는 두 개의 다른 패키지는 전 세계의 많은 개인들이 자원 봉사자에 의해 GNU 프로젝트의 일부로 개발되고 있다. 이들 패키지는 위키피디아에 쓰여진 자료가 무료라는 점에서 오픈소스뿐만 아니라 무료 소프트웨어라는 점에서 주목할 만하다. 다른 사람들은 마음대로 편집하고, 사용하고, 재배포할 수 있다.

적어도 하나의 패키지인 WinIDAMS는 개발의 힘을 실어주기 위해, 다른 방법으로는 여유가 없는 사람들이 핵심 기술을 이용할 수 있도록 하기 위한 목적으로 개발되었다.[6] OpenStat와 Instat는 교구로 개발되었다.[3][7] 다른 패키지들은 특정한 목적을 위해 개발되었지만 더 일반적으로 사용될 수 있다. 농업분석을 [4]위해 개발된 인리스타트와 공중보건을 [1]위해 개발된 에피인포 등이 그 예다. PSPP, R, 오시리스의 몇몇 패키지는 통계분석을 위한 일반적인 용도 외에 왜 그것들이 개발되었는지에 대한 어떠한 진술도 하지 않는 것으로 보인다.

이러한 무료 소프트웨어 패키지는 여러 학술 간행물에 사용되어 왔다. 예를 들어, OpenStat는 JAMA에[8] 대한 연구 서한과 몇몇 발표된 연구에 사용되었다.[9][10][11] 인리스타트는 농업 보고서에 사용되며, [12]이지레그는 여러 논문에 나열되거나 사용되며,[13][14][15] 에피인포 역시 여러 논문에 사용되었고,[16][17][18] R은 여러 논문에[19][20][21] 사용되었으며, 위니담스는 다른 논문에도 사용되었다.[22][23]

마이크로시리스는 학술연구에 이용되지 않는 것으로 보이지만, 이 프로그램의 저자는 오시리스의 원작자 중 한 사람으로 [24]위니담스가 개발된 시작 프로그램이었다.[25] 마이크로시리스의 저자는 또한 WinIdams에 몇 가지 구성요소를 기여하거나 공동 출자했다.[25]

무료 통계 소프트웨어 검토

무료 통계 소프트웨어에 대한 몇 가지 리뷰가 있다. 저널에는 두 개의 리뷰가 있었는데, 주와 쿨자카의[26] 리뷰와 그랜트의 다른 기사는 주로 사용의 용이성, 다수의 통계적 절차와 새로운 절차를 개발할 수 있는 능력 등 소프트웨어의 몇 가지 유용한 특징에 대한 개요를 포함했다.[27] 그들은 몇 개의 프로그램을 검토했고, 그 당시 어떤 프로그램이 가장 기능적이었는지 알아냈다. 그 당시, 몇몇 프로그램들은 고급 통계에 대해 원하는 모든 능력을 가지고 있지 않았을지도 모른다. 그랜트는 R의 일부 프로그램 기능을 검토했고, 다른 프로그램의 이용가능성에 대해 간단히 언급했다. 다른 한 논문은 주로 상업적 통계적 패키지를 검토했지만 R을 포함하고 있다.[28] 한 기사는 EasyReg를 검토했고 그것의 정확성에 대한 토론을 포함했다.[29]

단지 하나의 검토만이 다양한 패키지의 출력을 비교했다.[30] 이 검토에서 모든 패키지는 CSV 파일 또는 Microsoft Excel 형식을 읽는다. 모든 패키지는 상관 관계와 회귀 분석에 대해 정확히 동일한 결과를 제공했다. 무료 소프트웨어 패키지도 우수했던 것과 동일한 회귀 결과를 제공했다. 패키지의 주요 차이점 중 하나는 누락된 데이터를 처리하는 방법이었다. 검토에 사용된 예제 데이터 세트와 이 검토가 수행된 2006년 11월에 사용 가능한 패키지 버전에 대해, 두 개의 패키지인 MicrOsiris와 Epi Info는 결측을 위해 공백이 있는 파일을 읽을 수 있었다. Stat4U와 WinIdams라는 두 개의 다른 프로그램은 -9 또는 -9.99와 같은 실종자들을 위한 무언가가 필요하다. 다른 패키지는 결측값이 없는 데이터 세트만 처리할 수 있었다.

소프트웨어를 나열하는 두 개의 웹사이트도 각 패키지에 대한 매우 간략한 리뷰를 가지고 있다. 이 두 사이트는 StatCon과[31] Pezzullo이다.[32] 이러한 사이트는 주로 패키지에서 사용할 수 있는 기능의 간략한 목록을 제공한다. 상업용 소프트웨어, R 및 일부 코딩 스니펫에 주안점을 두고 있지만,[33] 통계 소프트웨어에 대한 저널도 특별히 있다.

이와는 대조적으로 상업용 통계 소프트웨어에 대한 다양한 리뷰가 있는데, 여기에는 몇 가지 주요 패키지의[34] 비교와 몇 가지 패키지에 대한 간략한 검토가 포함된다.[35]

무료 통계 소프트웨어 사용

통계 패키지를 사용하기 전에 통계에 확실한 배경을 갖는 것이 일반적으로 좋은 생각이다. 그런 다음 포장은 예를 들어, 가장 적절한 시험을 선택하기 위해, 필요한 모든 가정이 충족되는지 확인하기 위해, 적절한 결론을 도출할 수 있는 최선의 이점에 사용될 수 있다.

일단 통계적 문제가 이해되면 다음 단계는 어떤 패키지를 사용할지 결정하는 것이다. 이러한 패키지의 대부분은 메뉴 중심이며, 일반적으로 코드 중심이며 학습 시간이 훨씬 더 오래 걸리는 R을 제외하고, 기껏해야 두어 시간 안에 학습할 수 있으며, CDC의 Epi Info도 어느 정도 학습하는데 시간이 걸린다.

몇몇 패키지에는 자습서도 있다. 이 튜토리얼들은 기본적인 소개와 프로그램의 기본 학습에 도움이 된다. 예를 들어 CDC에는 Epi Info에 대한 자습서가 있다.[36][37] CDC 페이지에는 네브래스카 대학의 비디오 슬라이드 쇼 튜토리얼도 나열되어 있으며,[38] 다른 사이트에는 온라인 교육 수업이 있다.[39] R은 영어와 다른 언어로[40][41][42] 된 많은 튜토리얼과 매뉴얼과 FAQ 사이트를 가지고 있다.[43] PSPP는 특히 쉽게 따라 할 수 있는 자습서와 T-검정, 일원 및 요인 아노바, 선형 및 로지스틱 회귀 분석, 주성분 분석을 포함한 풍부한 통계 분석을 가지고 있다. 그것은 또한 다른 많은 다른 파일 형식에서 데이터를 매우 쉽게 가져올 수 있는 조항을 가지고 있다. 일부 패키지에는 R과[44] PSPP를 포함한 이메일 토론 목록이 포함되어 있다.[45]

대부분의 패키지에는 온라인 설명서, 가이드 또는 도움말 페이지가 있다. 이는 특정 절차나 통계적 시험에 대한 질문이 있을 때 유용하다. 일부 설명서나 가이드는 R,[46] PSPP,[47] 젤리그에 관한 것이다.[48] CDC EpiInfo 사이트 자체는 매뉴얼이 없지만 에모리 공중보건학교의 한 교직원이 소개 매뉴얼을 갖고 있다.[49]

마지막으로 SAS,[50] SPSS[51] 등 여러 가지 상용 패키지가 있다.[52] 주요 상업용과 무료 패키지의 대부분은 공통적으로 많은 통계적 절차를 가지고 있다. 무료 패키지를 사용하는 주된 이유는 아마도 비용 때문일 것이다.

메뉴 기반 패키지

대부분의 패키지에는 데이터를 가져오거나 입력하거나 데이터를 조작하고 통계 분석을 선택하는 데 사용되는 일종의 오프닝 메뉴가 있다. 그런 다음 프로그램을 시작한 후, 일반적으로 이전에 저장한 데이터 세트 또는 다른 형식에서 가져올 수 있는 데이터를 얻을 수 있다. 이 메뉴에서 다양한 형식의 데이터 파일을 가져올 수 있다. 예를 들어 데이터가 CSV 형식(값 사이에 쉼표가 있는 텍스트)인 경우 프로그램은 형식을 인식하고 CSV 파일에서 데이터 세트를 생성한다. 마지막으로, 이 프로그램은 일부 분석을 위해 사용될 수 있다. 이 분석 메뉴에서 관심 변수를 다른 옵션과 함께 선택할 수 있다. 그런 다음 분석을 실행하고 결과를 얻는다.

명령 기반 패키지

WinIDAMS와 같은 몇몇 프로그램들은 그들의 많은 절차들을 위한 명령들을 필요로 한다. WinIDAMS는 데이터에서 읽을 수 있는 인터랙티브 메뉴를 가지고 있지만, 구체적인 통계 절차에는 텍스트 명령어 세트가 필요하다. 예를 들어, 주파수에 대한 텍스트 명령행은 다음과 같다.

$COMMENT 기본 테스트 데이터 자유량
$RUN 테이블
$Files
DITTIN = PD_data_idams.dic
DATAIN = PD_data_idams.dat
$SETUP
주파수 표
인쇄=(CDICT)
테이블
ROWVARS=(V21) 셀=(ROWP, FREQS)

이 명령 집합은 절차(테이블), 데이터 집합 및 사전(PD_data_idams.dat 및 dic)과 변수를 식별한다. 절차에는 모두 설명서에 요약된 다양한 옵션이 있다.

R은 메뉴 주도 방식과 프로그래밍 언어 및 통역 도구로 모두 사용할 수 있다.

데이터를 가져오는 중

대부분의 패키지는 Excel 또는 CSV(쉼표로 값을 구분한 텍스트)에서 데이터를 가져올 수 있다.

한 가지 고려사항은 누락된 데이터가 있는지 여부다. PSPP나 MicrOsiris와 같은 일부 패키지는 누락된 데이터를 자동으로 처리할 수 있다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터 집합이 있다고 가정해 보십시오.

이름 나이 섹스 미국에서 태어남 정도
조. 31 M 네 BA
샘. M 아니요. MS
샐리 28 F 박사학위

이 자료 세트에서 샘은 나이를 놓치고 있고, 샐리는 그녀가 미국에서 태어났는지 여부를 놓치고 있다. PSPP나 MicrOsiris와 같은 일부 패키지가 원본 데이터 세트를 읽거나 가져올 때, 패키지는 해당 값이 누락되었음을 인식하고 그에 따라 계산을 수행한다. 미크로시리스는 블랭크에 15억 또는 16억을 자동으로 결측값으로 할당하고, 이러한 값은 분석에서 제외한다.[53]

다른 패키지에는 '-9'처럼 누락된 데이터가 있는 '장소 소유자'가 필요하다.[54] 패키지를 사용하여 데이터를 읽기 전에 데이터 세트를 편집하여 누락된 데이터가 있는 자리 표시자에 넣어야 한다. 예를 들면 다음과 같다.

이름 나이 섹스 미국에서 태어남 정도
콜 31 M 네 BA
샘. -9 M 아니요. MS
샐리 28 F -9 박사학위

데이터 세트에 실제로 '-9'이 포함되어 있는 경우 프로그램에서 데이터를 읽을 때 -9가 결측 데이터를 의미하는 시점을 알려야 한다.

패키지의 제한 사항

대부분의 소포에는 어떤 종류의 제한이 있다.

WidIDAMS의 변수는 길이가[55] 9자리로 제한되므로 분석 전에 조작해야 한다. Easyreg, Spidata, Instat를 포함한 몇몇 프로그램들은 누락된 데이터를 처리하지 않거나 잘 처리하지 못하는 것으로 보인다.[30] EpiInfo는 많은 통계적 절차를 가지고 있지만, 상관관계는 그 중 하나가 아니다. 오히려 회귀에 의해 상관관계가 발견된다.[56] 이는 EpiInfo가 다중 변수 간의 상관 관계를 보여주는 단일 표를 생성하지 않는다는 것을 의미한다. 젤리그 설치 매뉴얼에 따르면 젤리그를 사용하려면 R과 몇몇 도서관이 이미 설치되어 있어야 하며, 설치에도 R의 어느 정도 배경이 필요하다.[48] MicrOsiris의 한 가지 제한은 출력을 처리하는 것이다. 계산이 완료되면 결과를 통해 출력 페이지가 표시되지만, 결과 위에 다양한 메뉴 상자도 나타나기 때문에 결과에 액세스할 수 없다. 그러나 출력물은 텍스트 파일로 저장한 후 사용할 수 있다.

한 가지 제한은 개인이 개발한 프로그램에 한정된다. 이러한 프로그램에 대한 지원은 작가가 이용할 수 있는 시간으로 제한된다. 저자들은 질문을 하는 사람이 거의 없을 때, 그리고 종종 아주 빠르게 반응하지만, 너무 많은 사람들이 질문을 하거나, 그렇지 않으면 저자가 바쁘다면, 그에 상응하는 지원이 더디게 될 것이다.

R은 전 세계 많은 사람들이 쓰기도 하고 사용하기도 하며, 많은 포럼과 다른 인터넷 시설들을 사용하여 다른 사용자들의 지원을 받을 수 있다. R은 강력하지만, 다른 종류의 과학 프로그래밍에 익숙하지 않은 사람들에게는 학습 곡선이 다소 가파를 수 있다.[57]

참고 항목

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외부 링크

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