El software estadístico comúnmente utilizado en la investigación cuantitativa en la investigación de educación preescolar incluye
El software estadístico comúnmente utilizado para la investigación cuantitativa en educación preescolar incluye:
1. SPSS (Paquete estadístico para las ciencias sociales)
SPSS es un poderoso programa estadístico. Software de análisis ampliamente utilizado en ciencias sociales e investigación empresarial. Proporciona una gran cantidad de métodos estadísticos y herramientas de análisis de datos, incluidas estadísticas descriptivas, análisis de varianza, análisis de regresión, análisis factorial, etc. SPSS es fácil de usar y adecuado tanto para principiantes como para investigadores profesionales.
2. SAS (Sistema de Análisis Estadístico)
SAS es un software de análisis estadístico integral, utilizado principalmente para el análisis de conjuntos de datos complejos y a gran escala. Tiene poderosas capacidades de procesamiento de datos y funciones de análisis estadístico, admite varios métodos complejos de análisis de datos y es adecuado para la investigación académica y la toma de decisiones comerciales y otros campos.
3. Lenguaje R
El lenguaje R es un lenguaje de representación de gráficos y computación estadística de código abierto y gratuito, que se utiliza ampliamente para el análisis y la visualización de datos. R tiene un rico conjunto de funciones y paquetes estadísticos que pueden realizar diversos análisis estadísticos, minería de datos y tareas de aprendizaje automático. Debido a su naturaleza de código abierto, el lenguaje R ha recibido un amplio apoyo de instituciones académicas y de investigación.
4. Excel
Aunque Excel no es un software estadístico especializado, proporciona funciones básicas de análisis estadístico y es adecuado para procesar conjuntos de datos a pequeña escala y cálculos estadísticos simples. Excel tiene una interfaz amigable y fácil de usar, lo que lo hace adecuado para principiantes y tareas de investigación generales.
5. Python
Python es un lenguaje de programación de propósito general que también tiene poderosas capacidades de análisis de datos y computación científica. A través de las bibliotecas relacionadas con Python (como NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, etc.), los investigadores pueden realizar diversos análisis estadísticos, procesamiento de datos y operaciones de visualización. El ecosistema de Python es vasto y adecuado para diversos campos de investigación.