R vs SPSS: descubra las 7 diferencias más importantes

Diferencias entre R y SPSS

El lenguaje de programación estadística R es un paquete gratuito de código abierto basado en el lenguaje S. R fue desarrollado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. R es para el análisis de datos y la herramienta de visualización de datos. Hay varios editores de GUI del lenguaje R, de los cuales RGui y R Studio se usan comúnmente. SPSS significa "Paquete estadístico para las ciencias sociales" y fue instigado por primera vez en 1968. Desde que SPSS fue adquirida por IBM en 2009, oficialmente se conoce como IBM SPSS Statistics. SPSS es un software para limpiar y analizar los datos . Los datos pueden provenir de cualquier fuente como google analytics, una base de datos de clientes o de un servidor. SPSS puede abrir todos los formatos de archivo que se usan comúnmente para datos estructurados, como bases de datos relacionales, SAS y Stata, csv o tsv, hoja de cálculo.

Comparación cara a cara entre R y SPSS (infografía)

A continuación se muestra la comparación entre los 7 mejores entre R y SPSS

Diferencias clave entre R y SPSS

A continuación se muestran las diferencias clave más importantes entre R y SPSS

R es un software libre de código abierto, donde la comunidad R es muy rápida para la actualización de software agregando nuevas bibliotecas de manera regular. IBM SPSS no es gratuito si alguien quiere usar el software SPSS, entonces primero tiene que descargar la versión de prueba debido a la rentabilidad de SPSS, la mayoría de las nuevas empresas optan por el software R.
R está escrito en C y Fortran. R tiene capacidades de programación orientadas a objetos más fuertes que SPSS, mientras que la interfaz gráfica de usuario de SPSS está escrita con lenguaje Java. Se utiliza principalmente para el análisis interactivo y estadístico.
En los árboles de decisión de análisis estadístico, R no proporciona muchos algoritmos y la mayoría de los paquetes de R solo pueden implementar el Árbol de clasificación y regresión y su interfaz no es tan fácil de usar. Por otro lado, los árboles de decisión en IBM SPSS son mejores que R porque R no ofrece muchos algoritmos de árbol. Para los árboles de decisión, la interfaz SPSS es muy fácil de usar, comprensible y fácil de usar.
R tiene una herramienta analítica menos interactiva que SPSS, pero sus editores están disponibles para proporcionar soporte GUI para la programación en R. para aprender y practicar análisis prácticos La mejor herramienta de R us, ya que realmente ayuda al analista a dominar los diversos pasos y comandos analíticos. Además, la interfaz SPSS es más o menos similar a la hoja de cálculo de Excel.
R ofrece muchas más oportunidades para modificar y optimizar gráficos debido a una amplia gama de paquetes disponibles. El paquete más utilizado en R es ggplot2 y R shiny. Los gráficos en R también se hacen interactivos fácilmente, lo que permite a los usuarios jugar con datos. En SPSS, los gráficos no son tan interactivos como en R, donde solo puede crear gráficos o cuadros básicos y simples. La gestión de datos en R y SPSS es casi la misma. Un inconveniente importante de R es que la mayoría de sus funciones tienen que cargar todos los datos en la memoria antes de la ejecución, mientras que en SPSS proporciona funciones de gestión de datos como la clasificación, la agregación, la transposición y la fusión de la tabla.

Tabla de comparación de R vs SPSS

*Bases para la comparación*	R	*SPSS*
Interfaz de usuario	R tiene la herramienta analítica menos interactiva, pero los editores están disponibles para proporcionar soporte GUI para la programación en R. para aprender y practicar análisis prácticos La mejor herramienta de R us, ya que realmente ayuda al analista a dominar los diversos pasos y comandos analíticos.	SPSS tiene una interfaz más interactiva y fácil de usar. SPSS muestra datos en forma de hoja de cálculo
Toma de decisiones	Para los árboles de decisión, R no ofrece muchos algoritmos y la mayoría de los paquetes de R solo pueden implementar CART (Árbol de clasificación y regresión) y su interfaz no es tan fácil de usar.	Para árboles de decisión, IBM SPSS es mejor que R porque R no ofrece muchos algoritmos de árbol. Para los árboles de decisión, la interfaz SPSS es muy fácil de usar y comprensible.
Gestión de datos	Una desventaja importante de R es que la mayoría de sus funciones tienen que cargar todos los datos en la memoria antes de la ejecución, lo que establece un límite en los volúmenes que se pueden manejar.	En términos de gestión de datos, IBM SPSS es más o menos similar a R. proporciona funciones de gestión de datos como la clasificación, la agregación, la transposición y la fusión de la tabla.
Documentación	En términos de documentación, R tiene fácil acceso para explicar los archivos de documentación. La comunidad R, sin embargo, es una de las comunidades de código abierto más fuertes.	Si bien SPSS está retrasado en esta función. SPSS carece de esta característica debido a su uso limitado.
Plataforma	R está escrito en C y Fortran. R tiene capacidades de programación orientadas a objetos más fuertes que la mayoría de los lenguajes de computación estadística.	La interfaz gráfica de usuario (GUI) de SPSS está escrita en Java. Se utiliza principalmente para análisis interactivo y estadístico.
Costo	R es software libre de código abierto, donde la comunidad R es muy rápida para la actualización de software agregando nuevas bibliotecas.	IBM SPSS no es gratuito si alguien quiere aprender SPSS, entonces primero debe usar la versión de prueba.
Visualizaciones	R ofrece muchas más oportunidades para personalizar y optimizar gráficos debido a una amplia gama de módulos disponibles. El módulo más utilizado en R es ggplot2. Estos gráficos también se hacen interactivos fácilmente, lo que permite a los usuarios jugar con datos.	Las capacidades gráficas de SPSS son puramente funcionales, aunque es posible realizar cambios menores en el gráfico, personalizar completamente su gráfico y las visualizaciones en SPSS pueden ser muy engorrosas.

Conclusión - R vs SPSS

R y SPSS son herramientas analíticas y tienen un gran potencial profesional. Como R es de código abierto, uno podría aprender e implementar fácilmente. SPSS tiene licencia y debe comprarlo para uso permanente, pero puede aprender SPSS a través de la versión de prueba de IBM SPSS. Si alguien es nuevo en el análisis de datos, entonces SPSS es una mejor opción debido a su interfaz fácil de usar para realizar análisis estadísticos con facilidad desde SPSS. Puede crear una visualización básica. Este problema puede ser superado por R, R tiene una amplia gama de visualizaciones. En R puede usar ggplot2 y R shiny para realizar visualizaciones. R es el mejor para el análisis de datos exploratorios (EDA). R y SPSS son lentos cuando se trata de manejar grandes datos para resolver este problema, tienes que buscar otra herramienta.

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