Forskelle mellem SPSS vs SAS
Med den stigende brug af teknologi genereres data til enhver lille ting. For at analysere disse data, og vi har brug for statistikker, så de yderligere kan give os værdi og hjælpe os med at forudsige og levere datatendenser. SPSS og SAS er værktøjer, der hjælper statistisk analyse lettere. SPSS er omfattende og fleksibel. SAS er et programmeringssprog, der leveres med sin egen suite.
Lad os forstå de forskelle, der er mellem SPSS og SAS. Selvom hovedmottoet med både SPSS og SAS værktøjer er statistisk analyse, forretningsvækst, vil variationen i det faktiske arbejde, de udfører, ses yderligere.
Sammenligning mellem head og head mellem SPSS og SAS (Infographics)
Nedenfor er de øverste 6 forskelle mellem SPSS vs SAS 
Vigtigste forskelle mellem SPSS vs SAS
Selvom begge SPSS vs SAS bruges til statistisk dataanalyse, har de nogle væsentlige forskelle, som er som følger:
- SPSS står for ” S tatistisk opgave for de samfundsvidenskabelige videnskaber” og blev lanceret i 1968. Det bruges hovedsageligt i videnskabelig forskning til analyse af alle slags data. Det bruges også af markedsundersøgere, sundhedsforskere, undersøgelsesfirmaer, regeringen, uddannelsesforskere, markedsføringsorganisationer og datearbejdere. SPSS blev udviklet til samfundsvidenskab og var det første statistiske programmeringssprog til pc'en. SPSS er også nyttigt i rapportering, som indeholder tabeller og diagrammer, der let kan kopieres på. På den anden side har SAS ikke en brugergrænseflade. Det bruges til avanceret analyse, forretningsinformation, datastyring og forudsigelig analyse.
- SAS er hårdere for at lære, at SPSS's punkt- og klikgrænseflade. SPSS er lettere at lære, da det giver paste-funktionalitet. Alle tabeller, diagrammer kan let sendes ved at klikke på en knap. SAS har på den anden side ikke sådan funktion. Det er vanskeligt at tilpasse ting i SAS, da man skal have kodningsviden for at opbygge ting i henhold til de tilpassede krav. SPSS leverer også en grænseflade, der gør det lettere at lære. SPSS-dokumentation er meget bedre og giver bedre klarhed om algoritmer, der bruges til statistiske procedurer. Modellering gøres lettere i SPSS, men SAS kan give mere kontrol takket være kommandolinjegrænseflade / avanceret editor-kodning. SAS Enterprise er ikke så god en visuel grænseflade som SPSS.
- Databehandling er hurtigere i SAS sammenlignet med SPSS. SPSS behandler data hurtigt, men kun når de er små. Når data bliver større, er det vanskeligt at håndtere dem gennem SPSS. SAS kan nemt håndtere store mængder data. Det giver forskellige funktioner som sortering og opdeling af data, hvilket gør det lettere for SAS at håndtere store bidder. SPSS giver på den anden side en evigvarende licens, mens SAS leverer en årlig licens, der gør den dyrere end SPSS. SAS er næsten 1, 75 gange så dyrt i forkant af prisen for en enkelt installation end SPSS. SAS og SPSSs grafiske egenskaber er rent funktionelle; skønt det er muligt at foretage mindre ændringer i grafer, kan fuldt ud tilpasse dine plot og visualiseringer i SAS og SPSS være meget besværlige eller endda umulige.
SPSS vs SAS sammenligningstabel
Følgende er lister over punkter, beskriv sammenligningerne mellem SPSS og SAS
| Grundlag for sammenligning | SPSS | SAS |
| Grundlæggende forskel og historie | SPSS er dybest set en software, der bruges i statistisk analyse. Det er en forkortelse for Statistical Package for the Social Sciences. Det bruges også af markedsundersøgere, sundhedsforskere, undersøgelsesfirmaer, regeringen, uddannelsesforskere, markedsføringsorganisationer og datearbejdere. SPSS blev udviklet til samfundsvidenskab og var det første statistiske programmeringssprog til pc'en. Det blev udviklet i 1968 på University of Stanford, og otte år senere blev virksomheden SPSS Inc. grundlagt, som blev købt af IBM i 2009. | SAS er et programmeringssprog og har en suite udviklet til avanceret analyse, forretningsinformation, datastyring og forudsigelig analyse. Det står for det statistiske analysesystem. SAS blev udviklet ved North Carolina State University og blev primært udviklet til at kunne analysere store mængder landbrugsdata. |
| Formål og anvendelighed | SPSS er et fantastisk værktøj for mennesker, der ikke er statistikere. Det har en brugervenlig grænseflade og har brugervenlige rullemenuer. Det kan bruges på mange områder, men det spiller hovedsageligt en vigtig rolle inden for samfundsvidenskab. | SAS skal have en stor mængde produktkode af høj kvalitet til forskellige formål. Det anses for at være førende inden for kommercielt analytisk rum. SAS har stærke håndteringsfunktioner, og dens softwareopdateringer er i et kontrolleret miljø, hvilket gør det godt testet. |
| Databehandling | SPSS kan bruges, når data er mindre end sige 100 MB. Det leverer data korrekt. | Når data er til stede i en enorm knas, er SAS mere kraftfuld og giver forskellige faciliteter som sortering eller splejsning af dataene. |
| Brugervenlighed | SPSS har en let interface, hvor en bruger ikke har brug for at lære at kode. Det har pastafunktion, der skaber syntaks for trin, der udføres i en brugergrænseflade. | SAS bruger Proc SQL, hvilket gør dens kodning let at lære for dem, der kender SQL. Du kan nemt lære SAS fra bunden. |
| Fordele | SPSS bruges på mange universiteter. Det har en meget god grænseflade med komplet dokumentation. Det giver klik og play-funktionalitet, der gør det lettere at skrive kode ved hjælp af knappen 'Indsæt'. Det har også en meget god officiel support til alle problemer, som brugeren vil stå over for. | På den anden side bruges SAS hovedsageligt i industrien. Det har en flowbaseret grænseflade, der giver træk og slip-funktion. Det er i stand til at håndtere store datasæt. |
| Ulemper | SPSS er dyre og har forskellige licenser til forskellige funktionaliteter. Dens syntaks er begrænset, og det er relativt langsomt i retning af at indføre nye teknologier. Det kan heller ikke håndtere store datasæt. | SAS er også dyrt. For indstillinger, der ikke er involveret i brugergrænsefladen, skal du skrive kode og tilpasse i overensstemmelse hermed. Der er forskellige programmer til forskellige visualiseringer eller data mining. |
Konklusion - SPSS vs SAS
Som et resultat, selvom både SPSS og SAS er meget hjælpsomme i analysen af data, er de forskellige på deres egne måder. De forskellige funktionaliteter, som de udfører, hjælper en organisation med at kende dens værdi, og de giver en måde at forbedre og øge dens markedsværdi på. Derfor bør du ideelt set have en blanding af både SPSS og SAS for at optimere både omkostninger og analytisk fleksibilitet.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til forskelle mellem SPSS vs SAS, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere.
- SPSS vs EXCEL - 8 Vigtige forskelle at vide
- SPSS vs Stata - 7 bedste forskelle at lære
- 7 vigtigste forskel mellem R vs SPSS