¿Deberían los investigadores de educación adaptar R y alejarse del software estadístico minorista (SAS, Stata, SPSS)?

Me voy a sentar en la cerca aquí y decir ‘solo si el investigador quiere’. Hay muchas herramientas disponibles para que los investigadores usen Stata, SPPS R, Python, Matlab, RapidMiner, etc. Todos pueden hacer el trabajo, algunos son gratuitos y de código abierto, otros no, pero como Investigadores de Educación generalmente pueden obtener grandes descuentos o incluso copias gratuitas de ediciones comerciales del software. (Enlace de RapidMiner Academia a continuación [1])

Como señaló Muhammad Anees en su respuesta a pesar de que R es más flexible, para la investigación comercial o financiada recomendaría Stata.

¿Por qué los investigadores de la educación y las universidades deberían dejar pasar la oportunidad de obtener estos descuentos de licencia y experiencia con estas herramientas? Además, es bueno considerar las licencias de sitio para la institución, normalmente el departamento de TI solo querría un paquete para cubrir las estadísticas. Aquí hay un buen blog que explica estos. SPSS, SAS, R, Stata, JMP? Elegir un paquete de software estadístico o dos.

Recomendaría a los investigadores que aprendan al menos dos paquetes. Quizás tenga una herramienta comercial como goto para la investigación financiada en una licencia de sitio y luego tenga R como el lenguaje para cualquier flexibilidad adicional y hurgar.

Notas al pie

[1] RapidMiner Academia – RapidMiner

¡Yo diría que sí! R es un lenguaje estadístico muy poderoso. Me gusta usar el ejemplo de encontrar coeficientes de correlación, una de las ecuaciones más aterradoras que he visto desde la clase de Física.

Y esto es tan difícil de programar en un lenguaje como C como lo es mirar ahora. Quiero decir, realmente míralo. Dos sumas, sin la introducción de huellas nos dan O (n ^ 2) <- un tiempo bastante lento si las anidas, no sé por qué lo harías, pero de todos modos ...

En un lenguaje como R, encontrar la correlación entre dos conjuntos de datos es tan fácil como …

x <- mtcars [1: 3]

y <- mtcars [4: 6]

cor (x, y)

Ahora, el lenguaje en sí no es rápido. De hecho, es aproximadamente 100 veces más lento que el de C o Python, pero cuando se trata de estadísticas, es la opción obvia. Hay pocas aplicaciones cuando necesita cosas como correlaciones en tiempo real, pero cuando lo necesita, R probablemente no sea el mejor lugar para buscar.

¡Pero hasta entonces, R recibe un gran aprobado!

Aquí hay un punto adicional a considerar, SAS proporcionará materiales educativos examinados como libros, notas y ejercicios con código y datos de muestra de forma gratuita a los instructores de la universidad.

Programa Académico Global SAS

Esto es muy útil para enseñar y planificar clases.

Haría una recomendación mixta porque yo mismo enseño econometría y estadísticas con Stata y hago mi investigación académica (análisis de datos per se) con Stata. Si tuviera que recomendar R en lugar de Stata, definitivamente habría dicho que sí solo por la utilidad y la disponibilidad gratuita, pero aquellos que también consultan a organizaciones e investigaciones financiadas por el gobierno, les recomiendo Stata.

Respuesta corta SI. Como investigador, utilicé STATA anteriormente, pero después de tomar la programación del curso R, descubrí que es muy flexible y gratuito. No voy a describir los detalles de R debido a que hay muchos sitios web. Si está interesado en R y el análisis de datos, tome el curso en Coursera o en cualquier otro MOOC y tendrá su propia impresión sobre las capacidades de R.

Eso depende. Siempre es una buena idea usar el software que usan sus colegas u otros investigadores en su campo, ya que será más fácil compartir datos y resultados con mayor facilidad. Si te alejas del paquete, eso hace que sea más difícil para ellos examinar tus resultados. Sin embargo, si existe una base de usuarios creíble de usuarios de R en educación, es posible que pueda hacerlo.