JASP - JASP
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| Rilascio stabile | 0.15 / 21 settembre 2021
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| Repository | JASP Github pagina |
| Scritto in | C++ , R , JavaScript |
| Sistema operativo | Microsoft Windows , Mac OS X e Linux |
| Tipo | Statistiche |
| Licenza | Licenza pubblica generica GNU Affero |
| Sito web | jasp-stats |
JASP è un programma gratuito e open source per l' analisi statistica supportato dall'Università di Amsterdam. È progettato per essere facile da usare e familiare agli utenti di SPSS . Offre procedure di analisi standard sia nella loro forma classica che bayesiana . JASP generalmente produce tabelle e grafici dei risultati in stile APA per facilitare la pubblicazione. Promuove la scienza aperta mediante l'integrazione con l' Open Science Framework e la riproducibilità integrando le impostazioni di analisi nei risultati. Lo sviluppo di JASP è sostenuto finanziariamente da diverse università e fondi di ricerca .
Analisi
JASP offre l'inferenza frequentista e l'inferenza bayesiana sugli stessi modelli statistici . L'inferenza frequentista utilizza valori p e intervalli di confidenza per controllare i tassi di errore nel limite di infinite repliche perfette. L'inferenza bayesiana utilizza intervalli credibili e fattori di Bayes per stimare i valori dei parametri credibili e le prove del modello dati i dati disponibili e le conoscenze precedenti.
Le seguenti analisi sono disponibili in JASP:
| Analisi | Frequentista | bayesiano |
|---|---|---|
| Test A/B |
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| ANOVA , ANCOVA , Misure ripetute ANOVA e MANOVA |
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| VERIFICA (modulo) |
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| Bagno (modulo) |
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| test binomiale |
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| Analisi fattoriale di conferma (CFA) |
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| Tabelle di contingenza (incluso il test del chi quadrato) |
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| Correlazione: Pearson , Spearman e Kendall |
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| T-test di equivalenza: indipendenti, accoppiati, un campione |
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| Analisi fattoriale esplorativa (EFA) |
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| Regressione lineare |
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| Regressione logistica |
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| Regressione log-lineare |
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| Apprendimento automatico |
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| Mann-Whitney U e Wilcoxon |
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| Analisi della mediazione |
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| Meta analisi |
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| Modelli misti |
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| Test multinomiale |
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| Analisi di rete |
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| Analisi dei componenti principali (PCA) |
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| Analisi di affidabilità : α, γδ e ω |
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| Modellazione di equazioni strutturali (SEM) |
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| Statistiche di riepilogo |
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| T-test : indipendenti, accoppiati, un campione |
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| Modellazione visiva: lineare, mista, lineare generalizzata |
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Altre caratteristiche
- Statistica descrittiva .
- Controlli assunzione per tutte le analisi, tra cui il test di Levene , il test di Shapiro-Wilk e trama Q-Q .
- Importa file SPSS e file separati da virgole.
- Integrazione di Open Science Framework .
- Filtraggio dei dati: utilizzare il codice R o una GUI drag-and-drop per selezionare i casi di interesse.
- Crea colonne: usa il codice R o una GUI drag-and-drop per creare nuove variabili da quelle esistenti.
- Copia tabelle in formato LaTeX .
- Modifica della trama, grafici Raincloud.
- Esportazione PDF dei risultati.
Moduli
- Statistiche riassuntive : inferenza bayesiana da statistiche riassuntive frequentiste per test t, regressione e test binomiali.
- BAIN : Valutazione di ipotesi informative bayesiane per t-test, ANOVA , ANCOVA e regressione lineare.
- Rete : Network Analysis consente all'utente di analizzare la struttura di rete delle variabili.
- Meta analisi : include tecniche per l'analisi degli effetti fissi e casuali, meta-regressione a effetti fissi e misti, grafici forestali e a imbuto, test per l'asimmetria del grafico a imbuto, analisi N di ritaglio e riempimento e fail-safe.
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Machine Learning : il modulo Machine Learning contiene 13 analisi per l'apprendimento supervisionato e non supervisionato:
- Regressione
- Aumentare la regressione
- K-Regressione dei vicini più vicini
- Regressione forestale casuale
- Regressione lineare regolarizzata
- Classificazione
- Miglioramento della classificazione
- Classificazione K-vicini più vicini
- Classificazione discriminante lineare
- Classificazione casuale delle foreste
- Raggruppamento
- Regressione
- SEM : Modellazione di equazioni strutturali.
- Modulo JAGS
- Scopri le distribuzioni
- Test di equivalenza
