Статистические пакеты

В развитых странах практически любое решение: политическое, финансовое, техническое, научно-исследовательское и даже бытовое решение принимается только после всестороннего анализа данных. Поэтому изучение прикладной статистики и методов анализа данных является неотъемлемым компонентом образования на всех уровнях, а компьютерные пакеты для аналитических исследований и прогнозирования являются настольным рабочим инструментом любого специалиста, так или иначе связанного с информационной сферой.    
Исключительно важное значение при выполнении психологического исследования имеет психометрическая обработка результатов экспериментальных исследований. Современные компьютерные программы обработки данных предлагают богатый набор способов такого преобразования, замечательным образом расширяющий возможности анализа данных [14]. 
О ценности полученных эмпирических данных нельзя судить без серьезного математического анализа, без использования современных информационных компьютерных технологий, применение которых свидетельствует не только об умении исследователя применять статистические методы исследования, но и о достоверности полученных результатов и возможности их использования в практике. По утверждению Е.В. Сидоренко, «многие психологические концепции ныне подвергаются сомнению на основании того, они не были подтверждены статистически» [24, с. 5].
Как утверждает А.Д. Наследов, «психология во всех ее приложениях – и практических, и теоретических, может развиваться только на основе количественных исследований, связывающих теорию и практику с фактами» [19, с. 9]. Исследователю необходимо умение организовать эмпирические данные, обработать и проинтерпретировать, что невозможно без применения математических методов и современных компьютерных программ, применение которых сейчас становится нормой для исследователя [14]. 
Математические методы статистики становятся всё более популярными в психологии. Объясняется это просто: математическая статистика даёт специалистам-практикам мощный, хорошо разработанный аппарат для объективного анализа результатов педагогического, медицинского, психологического обследований и выработки практических рекомендаций [17].
Стандартные статистические методы включены в состав популярных электронных таблиц, таких как Excel, Lotus 1-2-3, Quattro Pro, а также в математические пакеты общего назначения, например Mathcad, Maple и др. Однако гораздо большими возможностями обладает специализированное программное обеспечение – статистические программные продукты (СПП).
Международный рынок насчитывает более 1000 пакетов, решающих задачи статистического анализа данных в среде операционных систем Windows, DOS, OS/2 (таб. 2.1)
Таблица 2.1 Классификация статистических программных продуктов
СПП можно разделить на:
Универсальные пакеты
Предлагают широкий диапазон статистических методов. В них отсутствует ориентация на конкретную предметную область. Из зарубежных универсальных пакетов наиболее распространены BAS, SPSS, Systat, Minilab, Statgraphics, STATISTICA.
Специализированные пакеты
Как правило, реализуют несколько статистических методов или методы, применяемые в конкретной предметной области. Чаще всего это системы, ориентированные на анализ временных рядов, корреляционно-регресионный, факторный или кластерный анализ. Из российских пакетов известны STADIA, Олимп, Класс-Мастер, КВАЗАР, Статистик-Консультант; американские пакеты – ODA, WinSTAT, Statit и т.д.
Современные СПП
Реализуют ряд системных функций: ассистирование пользователю при выборе способа обработки, автоматическую организацию процесса обработки данных, обеспечение диалогового режима работы пользователя с пакетом, ведение пользовательских баз данных, автоматическое составление отчета о проделанной пользователем работе, совместимость с другими программами и др.
Методориентированные СПП
Как правило, имеют следующую структуру:
1.    Блок описательной статистики и разведочного анализа исходных данных: анализ резко выделяющихся значение исследуемого признака, восстановление пропущенных значений, частотная обработка исходных данных (построение гистограмм, полигонов частот, вычисление выборочных средних дисперсий и т.д.), проверка статистических гипотез об однородности исследуемых совокупностей, оценка критериев согласия, визуализация распределения статистических данных и др.;
2.    Блок статистического исследования динамики и зависимостей: дисперсионный и ковариационный анализ, корреляционно-регрессионый анализ, анализ временных рядов и др.;
3.    Блок классификации и снижения размерности: дискриминантный анализ, статистических анализ смесей распределений, кластерный анализ и др.;
4.    Блок методов статистического анализа нечисловых данных и экспертых оценок: анализ таблиц сопряженности, логлинейные модели, ранговые методы и др.;
5.    Блок планирования эксперимента и выборочных исследований;
6.    Блок вспомогательных программ.
Пакеты статистической обработки позволяют изучать тенденции изменения числовых данных и оценивать уровень достоверности результатов. Под статистической обработкой понимается использование методов однофакторного и двухфакторного анализа, статистических показателей (вариация, среднее, медиана, мода и т.д.), частотного распределения, корреляционного и регрессионного анализа и т.д.