सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर विशेष उपकरण हैं जिन्हें जटिल सांख्यिकीय विश्लेषण के पैटर्न और प्रवृत्तियों में विज्ञान-आधारित अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए चयनित डेटा सेटों के संगठन, व्याख्या और प्रस्तुति में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह पेशेवरों को डेटा के साथ बातचीत करने में मदद करता है जिससे रचनात्मकता और नवीनता का मार्ग प्रशस्त होता है।  'शुरुआत में, यह कागज और कलम की गणना थी, बाद में कंप्यूटर के आगमन ने पंचिंग मशीनों के आविष्कार में मदद की और बाद में सरल कैलकुलेटर और जटिल वैज्ञानिक कैलकुलेटर में अपग्रेड किया। फिर भी, सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम है जो आंकड़ों की गणना और प्रस्तुति को अपेक्षाकृत आसान बनाता है (मैकडैनियल, 2010)।

सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर शोधकर्ताओं को नियमित गणितीय गलतियों से बचने और उनके शोध में सटीक आंकड़े पेश करने की अनुमति देता है यदि वे सभी डेटा सही ढंग से इनपुट करते हैं। सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर का विकास शोधकर्ताओं को आसानी से अधिक मात्रात्मक अध्ययन करने की अनुमति देता है (क्रिस मैकगैन, 2009)।

शोधकर्ता, सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर का उपयोग करके भविष्य की सटीक भविष्यवाणी भी स्पष्ट रूप से प्रस्तुत कर सकते हैं। कई मालिकाना और फ्रीवेयर सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर पैकेज उपलब्ध हैं जो उपयोगकर्ता की जरूरतों के आधार पर विभिन्न सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए उपयुक्त हैं: कुछ सॉफ्टवेयर SPSS, STATA, EVIEW, MINITAB, SAS R आदि हैं।

सामाजिक विज्ञान में प्रयुक्त विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर:

STATA :

स्मार्ट डेटा-प्रबंधन सुविधाओं, अप-टू-डेट सांख्यिकीय तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला और प्रकाशन-गुणवत्ता वाले ग्राफ़ बनाने के लिए एक उत्कृष्ट प्रणाली के साथ एक शक्तिशाली सांख्यिकीय पैकेज है। स्टाटा नवीनतम संस्करण 24 जून, 2013 को तैयार किया गया था जो डेटा प्रबंधन पैकेज का उपयोग करने में तेज़ और आसान है। विंडोज, यूनिक्स और मैक कंप्यूटरों के लिए स्टाटा उपलब्ध है। STATA सबसे सामान्य सांख्यिकीय विश्लेषण करता है।

Stata डेटा के ग्राफिकल विज़ुअलाइज़ेशन का विश्लेषण, प्रबंधन, स्टोर और उत्पादन करने में सक्षम बनाता है। इसका इस्तेमाल करने के लिए कोडिंग नॉलेज जरूरी नहीं है।कमांड लाइन और ग्राफिकल यूजर इंटरफेस दोनों की उपस्थिति इसके उपयोग को और अधिक सहज बनाती है।स्टैटा का उपयोग मात्रात्मक डेटा विश्लेषण के लिए किया जाता है। शोधकर्ता डेटा पैटर्न का निरीक्षण करने के लिए विज्ञान जैसे विभिन्न क्षेत्रों में सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं। स्टाटा किसी को अपना कोड लिखने या अपने विश्लेषण को प्राप्त करने के लिए मेनू का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

यह CSV और स्प्रेडशीट (एक्सेल सहित) स्वरूपों सहित विभिन्न स्वरूपों में डेटा आयात करने का समर्थन करता है। इसके फ़ाइल स्वरूप प्लेटफ़ॉर्म-स्वतंत्र हैं, जिससे विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम के उपयोगकर्ता अपने डेटासेट और प्रोग्राम को आसानी से साझा कर सकते हैं। स्टाटा में उपयोगकर्ता के अनुकूल ग्राफिकल यूजर इंटरफेस है। इसके यूजर इंटरफेस की सबसे अच्छी विशेषता यह है कि इसे विभिन्न उपयोगकर्ताओं के बीच उनके अनुभवों की परवाह किए बिना आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है। इसमें डेटा प्रबंधन सुविधाएं भी हैं।

SPSS:

एसपीएसएस (सामाजिक विज्ञान के लिए सांख्यिकीय पैकेज) अभिनव सॉफ्टवेयर है जो जटिल सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण के लिए सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाता है। SPSS 1960 के दशक में विकसित और उपलब्ध कराया गया सबसे पुराना सॉफ्टवेयर प्रोग्राम है और पिछले कुछ वर्षों में इसका पुनर्विकास किया गया है | यह आसानी से वर्णनात्मक आंकड़े, पैरामीट्रिक और गैर-पैरामीट्रिक विश्लेषण कर परिणाम को आसानी से समझने के लिए ग्राफिकल प्रतिनिधित्व के माध्यम से गुणवत्तापूर्ण आउटपुट प्राप्त करने में सहायता करता है।

डेटा सेट में लापता मूल्यों के अनुमान और खुलासा के माध्यम से यहां अधिक सटीक रिपोर्ट प्राप्त की जाती हैं। ओडुसिना (2011) ने खुलासा किया कि SPSS के साथ काम करने के लिए सांख्यिकी के कुछ पृष्ठभूमि ज्ञान की आवश्यकता होती है। आप एसपीएसएस में विभिन्न प्रकार के डेटा पेश कर सकते हैं, और यह अपने सिस्टम विनिर्देश और आवश्यकता के आधार पर संरचना के आधार को बदलने में मदद करता है। इसका मतलब है कि आपके द्वारा ऑपरेटिंग सिस्टम बदलने के बाद भी SPSS पुराने डेटा पर काम कर सकता है।

यह निर्भर और अन्योन्याश्रित चर के बीच संबंध को समझने में मदद करता है, जो एक विशेष डेटा फ़ाइल में संग्रहीत होते हैं। यह यह भी बताता है कि अन्योन्याश्रित चर में परिवर्तन निर्भर डेटा को कैसे प्रभावित कर सकता है। प्रतिगमन विश्लेषण की मूलभूत आवश्यकता विभिन्न चरों के बीच पाए जाने वाले संबंध के प्रकार को समझना है। SPSS अधिकांश प्रतिगमन विश्लेषण और विभिन्न प्रकार के ANOVA (एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण जो घटनाओं, समूहों या प्रक्रियाओं की तुलना करने में मदद करता है और उनके बीच भिन्नता का पता लगाता है।

यह किसी को यह समझने में सक्षम बनाता है कि किसी विशेष कार्य को करने के लिए कौन सी विधि अधिक उपयुक्त है। परिणाम को देखकर, आप विशेष पद्धति की व्यवहार्यता और प्रभावशीलता का पता लगा सकते हैं) और MANOVA (यादृच्छिक चरों की तुलना करने के लिए) के लिए बहुत उपयुक्त है।

MS- EXCEL:

Microsoft Excel 2010 दुनिया भर में सबसे लोकप्रिय सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों में से एक है और Microsoft Office 2010 उत्पादकता सूट का हिस्सा है। , खातों, बजट, बिलिंग और कई अन्य क्षेत्रों में डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक्सेल का उपयोग कर सकते हैं। एक्सेल आपको मेन्यू बार और इसके साथ किए जा सकने वाले विभिन्न कार्यों का पता लगाने की अनुमति देता है।

आप नमूना स्प्रैडशीट पर बुनियादी गणित करने, कॉलम और पंक्तियों को जोड़ने और हटाने, और प्रिंटिंग के लिए वर्कशीट तैयार करने पर काम कर सकते हैं। आप चार्ट, टेबल या अन्य टेम्प्लेट में डेटा के बीच रुझान, पैटर्न और तुलना दिखाने के लिए अपने डेटा को विज़ुअल रूप से चला सकते हैं, और एक्सेल सबसे सामान्य सांख्यिकीय विश्लेषण करता है लेकिन प्रतिगमन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, उत्तरजीविता विश्लेषण, विचरण के विश्लेषण, कारक विश्लेषण में कमजोर है।

SAS (सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर):

यह एक क्लाउड आधारित प्लेटफॉर्म है जो डेटा हेरफेर, सूचना भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए उपयोग के लिए तैयार कार्यक्रम प्रदान करता है।इसकी प्रक्रियाएं बहुप्रचारित हैं। यह मुख्य रूप से सांख्यिकीय मॉडलिंग, डेटा में प्रवृत्तियों और पैटर्न को देखने और व्यापार विश्लेषकों, सांख्यिकीविदों, डेटा वैज्ञानिकों, शोधकर्ताओं और इंजीनियरों द्वारा निर्णय लेने में सहायता के लिए उपयोग किया जाता है।

हालाँकि, सरल कमांड लाइन के साथ SPSS या STATA जैसे कई अन्य पैकेजों की तुलना में SAS में डेटा प्रबंधन को सीखने और समझने में लंबा समय लग सकता है। हालाँकि, SAS एक साथ कई डेटा फ़ाइलों के साथ काम कर सकता है । एसएएस की सबसे बड़ी ताकत शायद इसके एनोवा, मिश्रित मॉडल विश्लेषण और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण में है, जबकि यह संभवतः क्रमिक और बहुराष्ट्रीय रसद प्रतिगमन में सबसे कमजोर है क्योंकि ये आदेश विशेष रूप से कठिन हैं। जबकि सर्वेक्षण डेटा के विश्लेषण के लिए कुछ समर्थन हैं, वे स्टाटा की तुलना में काफी सीमित हैं।

Econometric Views :

EViews विंडो के लिए एक सांख्यिकीय पैकेज है, जिसका उपयोग मुख्य रूप से समय-श्रृंखला उन्मुख अर्थमिति विश्लेषण के लिए किया जाता है। यह क्वांटिटेटिव माइक्रो सॉफ्टवेयर (QMS) द्वारा विकसित किया गया था और अब IHS का एक हिस्सा है।

EViews का उपयोग सामान्य सांख्यिकीय विश्लेषण और अर्थमितीय विश्लेषणों के लिए किया जा सकता है, जैसे क्रॉस-सेक्शन और पैनल डेटा विश्लेषण और समय श्रृंखला अनुमान और पूर्वानुमान। EViews डेटा संग्रहण के लिए मालिकाना और गैर-दस्तावेज़ फ़ाइल स्वरूप पर अत्यधिक निर्भर करता है। हालाँकि, इनपुट और आउटपुट के लिए यह डेटाबैंक फॉर्मेट, Ms- एक्सेल फॉर्मेट, SPSS/PSPP, DAP/SAS, STATA, RATS और TSP सहित कई फॉर्मेट को सपोर्ट करता है।

R & MATLAB:

स्टैनफोर्ड (2014) ने R और MATLAB को अब तक की सबसे अमीर सांख्यिकीय प्रणाली के रूप में पहचाना। यहां तक ​​कि अगर एक वांछित विशिष्ट मॉडल मानक कार्यक्षमता का हिस्सा नहीं है, तो आप इसे स्वयं लागू कर सकते हैं, क्योंकि आर और मैटलैब अपेक्षाकृत सरल सिंटैक्स के साथ वास्तव में प्रोग्रामिंग भाषाएं हैं। "भाषाओं" के रूप में वे आपको किसी भी विचार को व्यक्त करने की अनुमति देते हैं। सवाल यह है कि आप एक अच्छे लेखक हैं या नहीं।

आधुनिक एप्लाइड स्टैटिस्टिक्स टूल्स के संदर्भ में, आर लाइब्रेरी मैटलैब की तुलना में कुछ समृद्ध हैं। साथ ही R फ्री सॉफ्टवेयर है। दूसरी तरफ, मैटलैब में काफी बेहतर ग्राफिक्स हैं, जिन्हें पेपर या प्रेजेंटेशन में डालने में आपको शर्म नहीं आएगी। मिनिटैब, 1990 के आसपास विकसित हुआ, और उपलब्ध सबसे पुराने सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर प्रोग्रामों में से एक बना हुआ है।

MINITAB में PC, Macintosh, Linux और अन्य सभी प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म के साथ अनुकूलता है। MATLAB और R अधिकांश सामान्य सांख्यिकीय विश्लेषण (प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, उत्तरजीविता विश्लेषण, विचरण का विश्लेषण, कारक विश्लेषण, बहुभिन्नरूपी विश्लेषण) करते हैं। दोनों की सबसे बड़ी ताकत शायद इसके एनोवा, मिश्रित मॉडल विश्लेषण और विश्लेषण में उपयोगकर्ताओं की रचनात्मक स्वतंत्रता है।

Statext इस सॉफ़्टवेयर में विश्लेषण में शामिल हैं: डेटा को पुनर्व्यवस्थित, स्थानांतरित और सारणीबद्ध किया जा सकता है; इसी तरह यादृच्छिक नमूना, बुनियादी वर्णनात्मक, ग्राफ जैसे डॉट प्लॉट (पाठ आधारित), बॉक्स-एंड-व्हिस्कर्स प्लॉट, स्टेम-एंड-लीफ डिस्प्ले, हिस्टोग्राम, स्कैटर-प्लॉट, पैरामीट्रिक टेस्ट जैसे जेड-वैल्यू, मीन के लिए कॉन्फिडेंस इंटरवल , टी-टेस्ट (एक समूह, दो समूह और युग्मित); वन- और टू-वे एनोवा, पियर्सन, स्पीयरमैन और केंडल सहसंबंध, रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण, गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण जैसे कि ची-स्क्वायर अच्छाई-ऑफ-फिट और स्वतंत्रता परीक्षण, साइन टेस्ट, मान-व्हिटनी यू और क्रुस्कल-वालिस एच परीक्षण , प्रायिकता सारणी जैसे z, t, ची-वर्ग, F, U, यादृच्छिक संख्या जनरेटर, केंद्रीय सीमा प्रमेय, ची-वर्ग वितरण।

MicrOsiris:

यह Michigan विश्वविद्यालय में विकसित OSIRIS IV पैकेज से प्राप्त विंडोज के लिए एक व्यापक सांख्यिकीय और डेटा प्रबंधन पैकेज है। माइक्रोओसिरिस के पास डेटा खनन और नाममात्र, क्रमिक और स्केल किए गए डेटा के विश्लेषण के लिए विशेष सांख्यिकीय तकनीकें हैं। यह किसी भी आकार के डेटा सेट को संभाल सकता है। इसमें एक्सेल टाइप डेटा एंट्री है। SPSS, SAS और आँकड़े डेटा सेट आयात या निर्यात किए जा सकते हैं।

माइक्रोओसिरिस ने आईसीपीएसआर (ओसिरिस) और यूनेस्को (आईडीएएमएस) डेटासेट, उपयुक्त परीक्षणों के चयन के लिए इंटरएक्टिव डिसीजन ट्री, स्कैटर-प्लॉट, क्रॉस-टैब, एनोवा, मनोवा, लॉग-लीनियर, सहसंबंध, प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रदर्शन जैसे व्यापक आंकड़ों को पढ़ता है। रैखिक, टोबिट, पॉइसन और आनुपातिक खतरा प्रतिगमन, क्लस्टर, कारक, मिनिसा, आइटम विश्लेषण, उत्तरजीविता विश्लेषण, आंतरिक स्थिरता। यह पूरी तरह कार्यात्मक और फ्रीवेयर सॉफ्टवेयर है

SSP (Smith's Statistical Package) :

यह मैक और विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम दोनों के लिए उपलब्ध एक सरल, उपयोगकर्ता के अनुकूल सांख्यिकीय पैकेज है। एसएसपी सॉफ्टवेयर डेटा दर्ज करने, संपादित करने, बदलने, आयात करने और निर्यात करने में मदद करता है। यह बुनियादी सारांशों की गणना कर सकता है, चार्ट तैयार कर सकता है, वितरण समारोह की संभावनाओं का मूल्यांकन कर सकता है और सिमुलेशन कर सकता है। कई अनुमानित सांख्यिकी परीक्षण उपलब्ध हैं जैसे तुलना साधन और अनुपात परीक्षण, एनोवा, ची स्क्वायर परीक्षण, सरल और एकाधिक प्रतिगमन विश्लेषण।

Regress+ :

यह अविभाजित गणितीय मॉडलिंग करने के लिए एक पेशेवर सांख्यिकीय पैकेज है। यह एक उपयोगकर्ता के अनुकूल सॉफ्टवेयर है। इसमें 21 बिल्ट इन इक्वेशन और 59 बिल्ट इन डिस्ट्रीब्यूशन हैं।


Authors:

Dr. Geeta Verma

Assistant professor, Statistics

Dr. Y S Parmar UHF Nauni, Solan(H.P.)

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