Jump to ContentJump to Main Navigation
Show Summary Details
More options …

Information Technology and Management Science

The Journal of Riga Technical University

1 Issue per year

Open Access
Online
ISSN
2255-9094
See all formats and pricing
More options …

Advantages and Disadvantages of Professional and Free Software for Teaching Statistics

Liga Paura / Irina Arhipova
Published Online: 2013-01-31 | DOI: https://doi.org/10.2478/v10313-012-0001-z

Abstract

Teaching statistics leads to the problem of choosing software and appropriate solutions for necessary statistical course content. Although Excel is a common tool used in the statistical analysis, it is not in general a statistical tool. There are professional commercial statistical packages, such as SPSS and SAS, but they are expensive and therefore are not provided for undergraduate students or individual users. As an alternative way for the data analysis is to use free software. One of the most frequently used software in scientific research is dynamic open source software and environment R.

Autores savā rakstā izklāsta statistikas kursa saturu un izvērtē zināšanu un prasmju līmeni bakalaura, maģistra un doktora studijās, salīdzina komerciālās un brīvas piekļuves statistiskās programmas, kuras plaši tiek pielietotas studentu apmācībā, kā arī veicot eksperimentālo datu apstrādi. Veicot statistikas apmācību, ir svarīgi izvēlēties datorprogrammu atbilstoši studiju kursa saturam. MS Excel nav statistisko datu analīzes programma, tomēr tā ir viena no biežāk pielietotām programmām datu apstrādē. Statistikas apmācībā var lietot profesionālās komerciālās statistiskās programmas, piemēram, SPSS vai SAS, tomēr tās ir dārgas individuāliem lietotājiem un nav paredzētas bakalaura līmeņa studentu apmācībai. Datu analīzē alternatīva iespēja ir brīvas piekļuves vai tiešsaistes programmatūras izmantošana. Pētnieciskajā darbā viena no populārākajām un visbiežāk izmantotajām ir dinamiska atvērtā koda programmatūra un vide R. Šīs valodas apgūšanai ir nepieciešama padziļināta pasniedzēju un studentu apmācība un sagatavošana programmēšanā. Līdz ar to ir nepieciešams izstrādāt tādu statistikas studiju kursa programmu, izmantojot bezmaksas programmatūras R studiju procesā, kura laikā studenti var vērst uzmanību statistikas satura studēšanai un netērēt daudz laika programmatūras un programmēšanas apgūšanai. Pasniedzot statistikas kursu, ir jāpievērš uzmanība statistikas problēmu risinājumiem un ir jāsamazina laiks datu sagatavošanai. Kā viens no risinājumiem ir iekļaut izvēlētās statistikas programmatūras programmēšanas valodas apgūšanu universitātes informātikas kursā. Tas ļaus netērēt laiku programmēšanas valodas apgūšanai statistikas kursa laikā.

В статье рассматривается содержание курса статистики для студентов бакалавров, магистрантов и докторантов, сравнивается коммерческое и свободное программное обеспечение, которое широко используется в обучении студентов статистике, а также для обработки экспериментальных данных. Немаловажную роль в преподавании статистики играет программное обеспечение, соответствующее содержанию курса. Несмотря на то, что MS Excel является часто используемым инструментом в статистическом анализе, он не является специальной статистической программой. Существуют профессиональные коммерческие статистические пакеты, такие как SPSS и SAS, которые являются дорогими для индивидуальных пользователей и не предусмотрены для обучения студентов бакалавров. Альтернативной возможностью при обучении студентов статистике является использование свободного или онлайн программного обеспечения. Одной из самых популярных и наиболее часто используемых программ в научной работе является динамическая программа открытого кода и среда R. Однако это требует от преподавателей и студентов знаний и профессиональной подготовки по программированию. С этой точки зрения, по статистике необходимо разработать такой курс с использованием свободного программного обеспечения R, чтобы студенты могли сосредоточиться на изучении содержания предмета статистики и не тратить много времени на изучение программного обеспечения. При преподавании статистики необходимо обращать больше внимания на решение статистических задач и свести к минимуму время на подготовку данных. Возможным решением является включение темы выбранного статистического языка программирования в университетский курс информатики. Это позволит не тратить время на изучение языка программного обеспечения в течение курса статистики.

Keywords : statistical methods; statistical software; SPSS; R software

  • [1] I. Rudusa and L. Berzina, Statistical software for statistics teaching anddata analyzing: Improving the Teaching and Learning of Mathematicsand Informatics, January 23-25, 2012, Kaunas, Lithuania. Kaunas: Aleksandro Stulginskio universitetas, 2012, pp. 24-26.Google Scholar

  • [2] L. Paura and L. Berziņa, The Biometrics course content in agricultural study program: Improving the Teaching and Learning of Mathematicsand Informatics, January 23-25, 2012, Kaunas, Lithuania. Kaunas: Aleksandro Stulginskio universitetas, 2012, pp. 18-20.Google Scholar

  • [3] I. Fellows, Deducer: A Data Analysis GUI for R, Journal of statisticalSoftware, vol. 49, issue 8, June 2012. [Online]. Available: http://www.jstatsoft.org/, [Accessed July 6, 2012].Google Scholar

  • [4] M. Hervé GrapheR: a Multiplatform GUI for Drawing Customizable Graphs in R, The R Journal, vol. 3/2, December 2011. [Online]. Available: http://journal.r-project.org/, [Accessed July 6, 2012].Google Scholar

  • [5] Ms. Xiaoping Zhu and Dr. Ognjen Kuljaca, A Short Preview of Free Statistical Software Packages for Teaching Statistics to Industrial Technology Majors, Journal of Industrial technology, vol. 21, no. 2, April-June 2005. [Online]. Available: ATMAE, http://atmae.org/, [Accessed July 6, 2012].Google Scholar

  • [6] P. M. Valero-Mora and R. Ledesma, Graphical User Interfaces for R, Journal of statistical Software, vol. 49, issue 1, June 2012. [Online]. Available: http://www.jstatsoft.org/, [Accessed July 6, 2012].Google Scholar

  • [7] M. Hervé. GrapheR: A multiplatform GUI for drawing customizable graphs in R. R package version 1.9-66. [Online]. Available: http://cran.rproject.org/package=GrapheR, [Accessed July 6, 2012].Google Scholar

  • [8] SPSS software. Predictive analytics software and solutions. [Online]. Available: http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/, [Accessed July 6, 2012].Google Scholar

  • [9] The R Project for Statistical Computing. [Online]. Available: http://www.R-project.org/, [Accessed July 6, 2012].Google Scholar

  • [10] Welcome to R Studio,” [Online]. Available: http://rstudio.org/, [Accessed July 6, 2012].Google Scholar

About the article

Liga Paura

Liga Paura is an Assoc. Professor of Biometrics and Bioinformatics at the Department of Control Systems, the Faculty of Information Technologies, the Latvia University of Agriculture. She earned her doctoral degree in agriculture at the Latvia University of Agriculture in 1999. She has been working at the Latvia University of Agriculture since 1997, at first as a Lecture but later as an Assistant Professor, Head of the Department of Control Systems, and Assoc. Professor since 2006. Dr. Paura is an Expert of the Latvian Council of Science in the field of agriculture. Dr. Paura is a member of the NJF (Nordic Association of Agricultural Scientists), Latvia Econometric Society and other professional organizations. Dr. Paura’s main research topics are related to biometrics and its applications in agriculture

Irina Arhipova

Irina Arhipova is a Professor of Econometrics at the Department of Control Systems, the Faculty of Information Technologies, the Latvia University of Agriculture. She earned her bachelor degree in mathematics at Moscow State University named after M. Lomonosov, and her doctor degree in engineering science was defended at the Latvia University of Agriculture in 1994. She has been working at the Latvia University of Agriculture since 1985, at first as an Engineer-Programmer, but later as an Assistant Professor, Head of the Research Department, Dean of the Faculty of Information Technologies (2002–2008) and a Full Professor since 2006. Dr. Arhipova is a member of the Latvian Research Qualification Commission and Strategic Commission of the Latvia Council of Science. She is an Expert of the Latvian Council of Science in the field of information technology. Dr. Arhipova is a member of the Econometric Society of Latvia, LLMZA (the Latvian Academy of Agricultural and Forestry Sciences), Department of Agricultural Economics, the Latvian Information and Communications Technology Association (LIKTA) and other professional organizations. Dr. Arhipova’s main research topics are related to economic statistics and its applications, system analysis and risk management methods of egovernment and forest management planning process.


Published Online: 2013-01-31

Published in Print: 2012-12-01


Citation Information: Information Technology and Management Science, Volume 15, Issue 1, Pages 9–64, ISSN (Online) 2255-9094, ISSN (Print) 2255-9086, DOI: https://doi.org/10.2478/v10313-012-0001-z.

Export Citation

This content is open access.

Comments (0)

Please log in or register to comment.
Log in