PSPP

Introdução ao PSPP

Escrito por Erick Faria · 3 min. >
Introdução ao PSPP

O PSPP é um software estatístico que te permite realizar análises em um ambiente gráfico de forma gratuita. Com o PSPP você pode fazer a importação do seu conjunto de dados e fazer pesquisas sem a necessidade de conhecimento de linguagem de programação. É uma alternativa ao programa estatístico SPSS, sendo que várias funcionalidades são idênticas.

Conhecendo o PSPP

Seja bem-vindo(a) a nossa primeira aula do curso de PSPP. O curso está organizado por capítulos e ensina cada função do programa; desde a importação e leitura de dados até análises estatísticas mais avançadas. Logo, não se trata de um tutorial isolado, mas um dos cursos mais completos em língua portuguesa, completamente gratuito.

Espero que o curso atenda as suas expectativas e que eu consiga te ajudar na sua caminhada. Sinta-se livre para escrever comentários e visitar outros materiais que estão no blog.

Introdução ao PSPP 

Nessa aula eu convido você a conhecer comigo o software. Se você nunca teve contato com o programa ou com análises estatísticas, você veio ao lugar certo. Aqui é o ponto de partida para você que deseja aprender a utilizar esse software incrível e gratuito.

Com esse curso você terá o melhor dos dois mundos. Um programa gratuito e um curso gratuito. O resto é compartilhar o vídeo e o canal e concentrar na aplicação. Espero que goste do material.

O que é o PSPP?

O PSPP é um software gratuito, com interface gráfica que permite o(a) usuário(a) fazer análises estatísticas sem a necessidade de conhecimento em programação. É popularmente conhecido como alternativa gratuita ao SPSS. Assim, você não precisa se preocupar em comprar uma licença, ou pagar uma assinatura do SPSS para fazer análises estatísticas.

Apresentação da tela do PSPP.
Apresentação da tela inicial do PSPP

A respeito dessa comparação entre os dois programas eu já escrevi um post aqui no Balaio Científico comparando os dois programas, confira aqui: Comparativo entre o SPSS e PSPP.

PSPP Download

O download pode ser feito por meio do link oficial do projeto. Escolha a versão de acordo com o seu sistema operacional e instale em seu computador. É fundamental que você instale para acompanhar o curso.

É importante lembrar que o download não tem custos. é um programa gratuito e que você não precisa se preocupar em comprar uma licença ou ter que buscar alternativas para fazer o programa funcionar. Isso significa que você é livre para instalar em ambientes institucionais como universidades e laboratórios.

Como usar o PSPP?

Para fazer o uso você deve primeiramente ter um propósito, um objetivo. Esse objetivo pode ser: uma análise para seu comércio; um estudo no seu escritório ou clínica; um trabalho acadêmico; etc. Para esse estudo você precisa de um dado amostral. Um dado amostral é um conjunto de informações que estão armazenadas em um arquivo (xlsx, csv, txt, etc.)

A partir desse arquivo você fará a importação dos dados e realizar análises estatísticas. O seu guia de uso é sempre uma pergunta norteadora. A pergunta que irá ser seu ponto de partida e a partir dela, você deve procurar os métodos matemáticos e estatísticos para responder.

Vantagens de se aprender PSPP

É gratuito

A principal vantagem é o fato de ser gratuito. Essa vantagem vai te permitir usar em qualquer lugar. A não necessidade de licença vai ser o maior aliado quando você for trabalhar em um ambiente novo e que não tem condições financeiras para comprar uma licença de um software. Alguns lugares são muito regulados utilizam apenas softwares livres e têm uma política rigorosa contra o pirataria de softwares. Aprender PSPP vai ser a garantia de que você está aprendendo algo que pode ser utilizado em qualquer lugar.

É um programa muito completo

Ao longo desse curso você verá que é um software muito completo. Com ele você pode atuar como pesquisador, analista de dados ou mesmo cientista de dados. Você conseguirá fazer análises descritivas e inferenciais com uma interface gráfica, sem a necessidade de conhecimento de linguagem de programação.

O PSPP é um programa de Código Aberto (Open Source)

Além de ser gratuito é de código aberto. Isso significa que qualquer pessoa pode acessar o código fonte do programa. Se você for desenvolvedor e quiser consular o código, você pode visitar a página oficial do projeto.

Um software de código aberto é mais transparente. Você consegue ver no próprio código fonte se alguma informação é compartilhada com terceiros e garante que seus dados estarão protegidos e seguros.

Eu não quero dizer que softwares proprietários são inseguros. Eu não acredito que as multinacionais da tecnologia arriscariam suas reputações dessa forma. Entretanto, um código aberto é um adicional a camada de segurança e transparência.

O PSPP não é uma versão Open Source do SPSS. O SPSS é um software proprietário de uma empresa que vende licenças de uso. O PSPP é um projeto independente que foi criado com o intuito de ser uma opção livre e gratuita do SPSS. O SPSS foi uma inspiração para a criação do PSPP.

Outras vantagens podem ser conferidas na página oficial do software. Confira a lista completa descrita pelos mantenedores do projeto e com certeza você ficará surpreso(a) com a quantidades de vantagens.

Últimos comentários

Esse post é apenas uma degustação do que você encontrará aqui no Balaio Científico. É importante que você deixe o seu comentário e escreva sugestões. Fique a vontade para entrar em contato comigo, pois a partir do seu comentário consigo trazer conteúdos que agregam valor para você.

Se você gostou desse post você pode conferir essa aula gravada no vídeo abaixo. Na aula gravada eu explico todos os passos explicados nesse post, e apresento sugestões de bancos de dados para você seguir junto comigo.

Escrito por Erick Faria
Engenheiro de Dados com Ph.D. em Geografia e experiência em análise espacial e geoprocessamento. Expertise em processamento de grandes volumes de dados geoespaciais, imagens de satélite e dados de mercado, utilizando ferramentas como Spark, Databricks e Google Earth Engine. Experiência em projetos de mercado de carbono, modelos preditivos para investimentos agrícolas e liderança de projetos de dados em saúde pública. Habilidades em Python, R, SQL e diversas ferramentas de engenharia de dados. Profile
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