Programmer for kvantitativ analyse

Statistikkpakken SPSS 19

Hvordan installere SPSS  (3,33 MB)

For kunne bruke SPSS 19 må programvaren lisensieres av SPSS. Det kan gjøres på en av tre måter:

1. Singel user lisens. (Man får en egen kode fra SPSS)
2. Site license (UiA har en egen kode som man oppgir ved lisensiering)
3. Network License (IP-adressen til lisensserveren er: anton.uia.no)

Alternativ 1 og 2 krever at man har internett tilgang ved installasjon og aktivering, men ikke ved bruk av selve applikasjonen.
Alternativ 3 krever internett tilgang både ved installasjon og bruk. NB! Her må man enten være koblet på UiA’s datanett med nettkabel eller VPN-forbindelse.

IT-avdelingen dekker kun kostnaden med alternativ 3. Må man ha alternativ 1 eller 2 må man kjøpe/leie en lisens som koster ca kr 985 pr år + mva. Lisenser må bestilles av person med bestillingsmyndighet (kun ansatte).

SPSS er tilgjengelig på alle PC-laber. Finner man ikke SPSS under Start --> Programmer, installeres SPSS fra menyen ”Lokale programmer” som er på Start-menyen.

For ansatte som er logget på UiA’s ansattnett og har tilgang til UiA-menyen installerer SPSS fra Start -> UiA -> Installasjon.

Øvrige kan last ned SPSS, eller installere det hos IT-hjelp, ifra denne siden:
http://www.spss.no/nedlastingspss.html

Her finner dere SPSS 19 (som er versjonen vi bruker i dag), samt alle patcher og fixer også som legges ut.

Ved installasjon velger man alternativ 3 og oppgir IP-adresse som oppgitt over.

Statistikkpakken R - gratis men god

R er et gratisprogram utviklet av "The R project" under "Free software foundation" og fungerer på Window, Mac OS og på Linux.
IT-avdelingen har dessverre ikke kompetanse eller support på programmet.

Se webside for mer inforasjon og nedlasting: http://www.r-project.org/

Klippet fra den nevnte siden:
R is a language and environment for statistical computing and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories (formerly AT&T, now Lucent Technologies) by John Chambers and colleagues. R can be considered as a different implementation of S. There are some important differences, but much code written for S runs unaltered under R.

R provides a wide variety of statistical (linear and nonlinear modelling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, clustering, ...) and graphical techniques, and is highly extensible. The S language is often the vehicle of choice for research in statistical methodology, and R provides an Open Source route to participation in that activity.

One of R's strengths is the ease with which well-designed publication-quality plots can be produced, including mathematical symbols and formulae where needed. Great care has been taken over the defaults for the minor design choices in graphics, but the user retains full control.

Del/Tips: