Vergleich von Analysen

SPSS (version 25, beinhaltet nur Funkltionen, die in SPSS Standard 2850$ / Jahr und Lizenz) entahlten sind. Funktionen in roter Schrift sind Teil von SPSS Base, die in blauer Schrift sind Teil von SPSS Advanced.	jamovi (versjon 1.1.8)
	Bereits auf den ersten Blick wird deutlich, dass Jamovi weniger Funktionen als SPSS hat. Aber: [1] Die implementierten Funktionen decken bereits "Standard"-Bedürfnisse ab (90% der in der Psychologie am häufigsten verwendeten Analysen). [2] Es gibt eine (zunehmende) Anzahl von Funktionen, die über Zusatzmodule verfügbar gemacht werden. Dazu gehören neben Modulen, die Funktionen von SPSS ersetzen auch eine ganze Reihe von Modulen, die statistische Prozeduren verfügbar machen, die es in SPSS nicht gibt, die aber sehr nützlich sind (z. B. für Metaanalysen; MAJOR). Um Module hinzuzufügen, drücken Sie das "+"-Zeichen in der rechten oberen Ecke des jamovi-Fensters. [3] Wenn Sie bereit sind, R-Code zu verwenden (in Verbindung mit dem Jamovi-Modul Rj), können Sie (höchstwahrscheinlich) jede Analyse durchführen, die Sie sich vorstellen können.
Reports
Reports → Codebook	N/A
Reports → OLAP Cubes	N/A
Reports → Case summaries	Exploration → Descriptives hat die gleiche Funktionalität
Reports → Reports Summaries in Rows	N/A
Reports → Reports Summaries in Columns	N/A
Descriptive Statistics
Descriptive Statistics → Frequencies	Exploration → Descriptives, wähle / klicke auf «Frequency tables» um eine Ausgabe zu erhalten, die vergleichbar zu der von «Frequencies» in SPSS ist
Descriptive Statistics → Descriptives
Descriptive Statistics → Explore
Descriptive Statistics → Crosstabs	Frequencies → (Contingency tables) → Independent samples
Descriptive Statistics → Ratio	N/A
Bayesian Statistics
	benötigt das jamovi-Modul «jsq»
Bayesian Statistics → One Sample Normal	T-Test → Bayesian One Sample T-Test
Bayesian Statistics → One Sample Binomial	Frequencies → Bayesian Proportion Test
Bayesian Statistics → One Sample Poisson	Frequencies → Bayesian Contingency Tables
Bayesian Statistics → Related Sample Normal	T-Test → Bayesian Paired Samples T-Test
Bayesian Statistics → Independent Samples Normal	T-Test → Bayesian Independent Samples T-Test
Bayesian Statistics → Pearson Correlation	Regression → Bayesian Correlation Matrix Regression → Bayesian Correlation Pairs
Bayesian Statistics → Linear Regression	Regression → Bayesian Linear Regression
Bayesian Statistics → One-way ANOVA	ANOVA → Bayesian ANOVA (ist in der Lage eine multifaktorielle ANOVA zu berechnen, während SPSS auf eine einfaktorielle ANOVA limitiert ist)
Bayesian Statistics → Log-Linear Models	Frequencies → Bayesian Log-Linear Regression
Compare Means
Compare Means → Means...	Exploration → Descriptives ersetzt / integriert diese Funktionen, wähle das Drop-down-Menü «Statistics» und wähle / klicke auf «Mean», «N» und «Std. deviation»
Compare Means → Independent-Samples T Test	T-Test → Independent Samples T-Test
Compare Means → Paired-Samples T Test	T-Test → Paired Samples T-Test
Compare Means → One-Sample T Test	T-Test → One Sample T-Test
Compare Means → One-Way ANOVA	ANOVA → One-Way ANOVA
General Linear Model
General Linear Model → Univariate	ANOVA → One-Way ANOVA
General Linear Model → Multivariate	ANOVA → MANCOVA
General Linear Model → Repeated Measures	ANOVA → Repeated Measures ANOVA
General Linear Model → Variance Components	N/A
Generalized Linear Models
	requires the jamovi-module «GAMLj» (General Analyses for the Linear Model in Jamovi)
Generalized Linear Models → Generalized Linear Models
Generalized Linear Models → Generalized Estimating Equations
Mixed Models
	requires the jamovi-module «GAMLj» (General Analyses for the Linear Model in Jamovi)
Mixed Models → Linear
Mixed Models → Generalized Linear
Correlate
Correlate → Bivariate	Regression → Correlation Matrix
Correlate → Partial	N/A, lässt sich mit R-Code und den R-Bibliotheken «ppcor» oder «psych» berechnen
Correlate → Distances	N/A, lässt sich mit R-Code berechnen
Regression
Regression → Automatic Linear Models	Create a standard model. → Enhance model accuracy (boosting). → Enhance model stability (bagging).
Regression → Linear	Regression → Linear Regression
Regression → Ordinal	Regression → (Logistic Regression) → Ordinal Outcomes
Regression → Curve Estimation
Regression → Partial Least Squares
Loglinear
Loglinear → General	Frequencies → Log-Linear Regression
Loglinear → Logit
Loglinear → Model Selection
Classify
Classify → Nearest Neighbor	N/A
Classify → Discriminant	N/A, lässt sich mit R-Code und der R-Bibliothek «MASS» berechnen
Classify → TwoStep Cluster	N/A
Classify → Hierarchical Cluster	N/A, lässt sich mit R-Code und der R-Bibliothek «pvclust» berechnen
Classify → K-Means Cluster	N/A, lässt sich mit R-Code berechnen
Dimension Reduction
Dimension Reduction → Factor	Factor → (Data reduction) → Principal Component Analysis Factor → (Data reduction) → Exploratory Factor Analysis der wichtigste Unterschied ist, dass «Exploratory Factor Analysis» eine größere Vielzahl von Methoden für die Faktorextraktion anbietet
Scale
Scale → Reliability Analysis	Factor → (Scale analysis) → Reliability analysis
Scale → Multidimensional Scaling	N/A
Nonparametric Tests
Nonparametric Tests → One Sample	N/A, die Tests selbst sind verfügbar (a. unten); es gibt jedoch kein Übersichtsmenü das eine Selektion des angemessenen Test auf der Basis von Angaben zu den Daten erlaubt (z.B., Zwischen- or Innersubjekt-Vergleich)
Nonparametric Tests → Independent Samples	N/A, die Tests selbst sind verfügbar (a. unten); es gibt jedoch kein Übersichtsmenü das eine Selektion des angemessenen Test auf der Basis von Angaben zu den Daten erlaubt (z.B., Zwischen- or Innersubjekt-Vergleich)
Nonparametric Tests → Related Samples	N/A, die Tests selbst sind verfügbar (a. unten); es gibt jedoch kein Übersichtsmenü das eine Selektion des angemessenen Test auf der Basis von Angaben zu den Daten erlaubt (z.B., Zwischen- or Innersubjekt-Vergleich)
Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → Chi-Square	Frequencies → (One Sample Proportion Tests) → N Outcomes (x² goodness of fit)
Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → Binomial	Frequencies → (One Sample Proportion Tests) → 2 Outcomes (Binomial test)
Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → Runs	N/A
Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → 1-Sample K-S	N/A, Shapiro-Wilks ist verfügbar unter Exploration → Descriptives; benutze das Drop-down-Menü «Statistics» und wähle / klicke auf «Shapiro-Wilks»
Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → 2 Independent Samples	T-Test → Independent Samples T-Test, wähle / klicke auf «Mann-Whitney U»
Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → 2 Related Samples	T-Test → Paired Samples T-Test, wähle / klicke auf «Wilcoxon Rank»
Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → K Independent Samples	ANOVA → (Non-Parametric) → One-Way ANOVA (Kruskal-Wallis)
Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → K Related Samples	ANOVA → (Non-Parametric) → Repeated Measures ANOVA (Friedman)
Survival
	benötigt das jamovi-Modul «Death watch»
Survival → Life Tables
Survival → Kaplan-Meier
Survival → Cox Regression
Survival → Cox w/ Time-Dep Cov
Multiple Response
Multiple Response → Define Variable Sets	N/A
Multiple Response → Frequencies
Multiple Response → Crosstabs
ROC Curve
ROC Curve	N/A, zugänglich via R-Pakete (f.eks., ROCR eller pROC)
Simulation
Simulation	N/A
Spatial and Temporal Modeling
Spatial and Temporal Modeling → Spatial Modeling	N/A