
Ho usato IBM SPSS per un po' di tempo ormai, principalmente per l'analisi statistica e progetti di ricerca, e nel complesso è uno strumento solido con alcuni aspetti negativi. Dal lato positivo, il più grande punto di forza di SPSS è che rende l'analisi statistica complessa molto più accessibile. L'interfaccia è molto più user-friendly rispetto a strumenti che richiedono molto codice come R o Python, specialmente per le persone che non provengono da un background di programmazione avanzato. Eseguire regressioni, analisi fattoriali, ANOVA o anche test avanzati diventa molto semplice con i menu e le opzioni. Le tabelle e i grafici di output sono anche puliti, facili da esportare e pronti per la presentazione, il che fa risparmiare molto tempo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Detto ciò, SPSS sembra un po' datato in alcune aree. L'interfaccia non è evoluta molto nel corso degli anni e a volte sembra ingombrante rispetto a piattaforme più recenti. Inoltre, non è il massimo quando si tratta di gestire dataset davvero grandi, le prestazioni possono rallentare. Un altro svantaggio è il costo. Per gli studenti è gestibile con licenze scontate, ma per i professionisti o le piccole organizzazioni, il prezzo è piuttosto elevato rispetto alle alternative gratuite come R o Python, che sono più flessibili se si è disposti a fare lo sforzo di imparare a programmare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
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