JASP - JASP
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| Versão estável | 0,15 / 21 de setembro de 2021
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| Repositório | Página JASP Github |
| Escrito em | C ++ , R , JavaScript |
| Sistema operacional | Microsoft Windows , Mac OS X e Linux |
| Modelo | Estatisticas |
| Licença | GNU Affero General Public License |
| Local na rede Internet | jasp-stats |
JASP é um programa gratuito e de código aberto para análise estatística apoiado pela Universidade de Amsterdã. Ele foi projetado para ser fácil de usar e familiar aos usuários do SPSS . Ele oferece procedimentos de análise padrão em sua forma clássica e bayesiana . O JASP geralmente produz tabelas e gráficos de resultados no estilo APA para facilitar a publicação. Ele promove a ciência aberta pela integração com o Open Science Framework e reprodutibilidade ao integrar as configurações de análise aos resultados. O desenvolvimento do JASP é apoiado financeiramente por várias universidades e fundos de pesquisa .
Análises
O JASP oferece inferência frequentista e inferência bayesiana nos mesmos modelos estatísticos . A inferência freqüentista usa valores p e intervalos de confiança para controlar as taxas de erro no limite de replicações perfeitas infinitas. A inferência bayesiana usa intervalos confiáveis e fatores de Bayes para estimar os valores dos parâmetros confiáveis e as evidências do modelo, dados os dados disponíveis e o conhecimento prévio.
As seguintes análises estão disponíveis no JASP:
| Análise | Freqüentista | Bayesiano |
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| Teste A / B |
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| ANOVA , ANCOVA , medidas repetidas ANOVA e MANOVA |
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| AUDIT (módulo) |
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| Banho (módulo) |
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| Teste binomial |
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| Análise fatorial confirmatória (CFA) |
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| Tabelas de contingência (incluindo teste de qui-quadrado) |
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| Correlação: Pearson , Spearman e Kendall |
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| Testes T de Equivalência: Independente, Emparelhado, Uma Amostra |
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| Análise fatorial exploratória (EFA) |
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| Regressão linear |
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| Regressão logística |
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| Regressão log-linear |
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| Aprendizado de Máquina |
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| Mann-Whitney U e Wilcoxon |
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| Análise de Mediação |
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| Meta Análise |
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| Modelos mistos |
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| Teste Multinomial |
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| Análise de Rede |
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| Análise de componente principal (PCA) |
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| Análises de confiabilidade : α, γδ e ω |
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| Modelagem de equações estruturais (SEM) |
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| Estatísticas resumidas |
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| Testes T : independentes, emparelhados, uma amostra |
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| Modelagem Visual: Linear, Misto, Linear Generalizado |
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Outras características
- Estatísticas descritivas .
- Cheques suposição por todas as análises, incluindo o teste de Levene , o teste de Shapiro-Wilk , e enredo Q-Q .
- Importa arquivos SPSS e arquivos separados por vírgula.
- Integração do Open Science Framework .
- Filtragem de dados: use o código R ou uma GUI de arrastar e soltar para selecionar os casos de interesse.
- Crie colunas: use o código R ou uma GUI de arrastar e soltar para criar novas variáveis a partir das existentes.
- Copie tabelas no formato LaTeX .
- Edição de plotagem, plotagem de Raincloud.
- Exportação de resultados em PDF.
Módulos
- Estatísticas resumidas : inferência bayesiana de estatísticas resumidas frequentistas para teste t, regressão e testes binomiais.
- BAIN : Avaliação de hipóteses informativas bayesianas para teste t, ANOVA , ANCOVA e regressão linear.
- Rede : A análise de rede permite ao usuário analisar a estrutura de variáveis da rede.
- Meta-análise : Inclui técnicas para análise de efeitos fixos e aleatórios, meta-regressão de efeitos fixos e mistos, gráficos de floresta e funil, testes de assimetria de gráfico de funil, análise de trim-and-fill e N fail-safe.
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Aprendizado de máquina : o módulo de aprendizado de máquina contém 13 análises para aprendizado supervisionado e não supervisionado:
- Regressão
- Impulsionando a regressão
- Regressão de K-vizinhos mais próximos
- Regressão Florestal Aleatória
- Regressão Linear Regularizada
- Classificação
- Classificação de Boosting
- Classificação K-vizinhos mais próximos
- Classificação Discriminante Linear
- Classificação Random Forest
- Clustering
- Regressão
- SEM : Modelagem de equações estruturais.
- Módulo JAGS
- Descubra distribuições
- Teste de equivalência