Tenho usado o IBM SPSS há algum tempo, principalmente para análise estatística e projetos de pesquisa, e no geral é uma ferramenta sólida com algumas ressalvas. Pelo lado positivo, a maior força do SPSS é que ele torna a análise estatística complexa muito mais acessível. A interface é muito mais amigável em comparação com ferramentas que exigem muito código, como R ou Python, especialmente para pessoas que não têm um forte background em programação. Executar regressões, análise fatorial, ANOVA ou até mesmo testes avançados torna-se muito simples com os menus e opções. As tabelas e gráficos de saída também são limpos, fáceis de exportar e prontos para apresentação, o que economiza muito tempo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Dito isso, o SPSS parece um pouco desatualizado em algumas áreas. A interface não evoluiu muito ao longo dos anos e, às vezes, parece desajeitada em comparação com plataformas mais novas. Também não é o melhor quando se trata de lidar com conjuntos de dados realmente grandes, o desempenho pode ficar lento. Outro ponto negativo é o custo. Para estudantes, é gerenciável com licenças com desconto, mas para profissionais ou pequenas organizações, o preço é bastante alto em comparação com alternativas gratuitas como R ou Python, que são mais flexíveis se você estiver disposto a se esforçar para aprender a programar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
