恐怕還是得到Windows上處理比較好
因為牽涉到檔案互相交流的問題
我們實驗室統計上主要是 SPSS 跟 SAS，且電腦都是PC
文件也都是使用Windows Office系列
我自己在家裏電腦全部是Mac
我的作法是，跟論文相關的，就額外開虛擬Windows去處理。但Mac底下的應用程式我照樣繼續跑。
作統計時，我都第一優先人在學校電腦裡跑好，原始格式存在學校server，同時我會把outputs另存成 Word或html格式一份(SPSS跟SAS都可以選擇export 成別的格式, just in case你需要在沒有統計軟體的電腦上開結果來看。另一個好處是，outputs裡面會附帶syntax，這樣你要重跑分析很容易，複製貼上後run就可以了)。另外，也當場印一份實體的出來並歸到自己的實體文件夾裡面。
若是在家裏，我就透過 VMware底下的虛擬 Windows 去跑 Office 打論文
因為我發現Mac底下的Office，尤其是Word，雖與PC版沒有什麼相容問題，但反應很頓，且有一點點惱人小問題。虛擬器底下去跑PC版，反而還比較順。沒辦法，教授都還是用Word裡面的註解給意見，勢必要用Word。不然我也不想非MS Word不可。
在家裏，萬一真得需要作統計時，就用虛擬Windows底下的remote control連到學校的電腦(學校要有給你權限)，操作起來就像你在實驗室的電腦旁邊一樣。其實也比較安心，因為隨時都把檔案存在學校server上。
換言之，就是雖然家裏用的是Mac，但是仍是透過Mac去Windows底下做論文相關的事。想起來好像很複雜，其實滿順手的。
畢竟是需要與大家頻繁交流檔案，盡量使用一致的平台比較好。且你不用另外擔心你需要Mac版軟體的授權。
但除了統計、論文之外的部份，Mac is working pretty well for me.
且不用擔心Windows系統底下裝太多軟體或接觸到太多網站造成中毒或不穩危機，因為就非常單純的只有打論文用，只裝打論文的軟體。
我用白色舊版 24" iMac 3GB RAM這樣跑(OS X底下開數個程式，再開虛擬Windows跑Word）還挺okay的。用Mac Pro跑當然更是完全不費吹灰之類。
我只長期用過這兩種機器這樣跑，其他硬體下我就不清楚如何了。
文獻管理我則是用 Mac底下的 Papers(雖然也是so so而已)，反正它 PDF檔案會另外存放在一個獨立資料夾底下，並照年份分類，要單獨寄給別人很容易。碩士論文時我是用Endnotes，但有些不好的經驗，格式自動套用的功能看似很方便，但是一不注意就會有小地方出錯誤，結果還是要全部自己確認手動修。跟線上資料庫的連線，有時也會有授權、同步問題出現。事後覺得根本徒然增加了複雜度(搞定設定、事後確認套用結果... etc.)，所以並不是很想回頭去用。但Endnotes應該是比較普遍被使用的文獻管理軟體。
Who needs a lifestyle-statement SUV?
STATA
http://www.stata.com/
運算超快，彈性大，多平台，是很值得投資的統計工具。
UCLA提供了足以自學的資料
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/
學校目前都要系所自行購買軟體
而我們所上很幸運的...什麼都沒有買
(大概是要鼓勵學生獨立解決問題吧哈哈)
真是頭痛
尤其是我在這時候才認識蘋果的好用
所以很多軟體都要去重新熟悉卻又時間緊迫
甚至我還沒用過虛擬Windows
只有用bootcamp跳來跳去所以覺得很麻煩
(這故事告訴我們,從小就要讓孩子認識蘋果,喜歡用什麼以後再自己選 哈哈ＸＤ)
但是目前看來最好的方式就是
1.完全在我的電腦操作的話
自己買不起軟體的話
就要找可以灌在Windows
然後格式拿到OS X又不會衝突的
並且用VMware處理
2.統計在實驗室的公用電腦做
(老闆說有SYSTAT可以灌)
然後data抓到自己電腦處理
應該是這樣吧＠＠
謝謝各位前輩的分享
我都有認真看喔
題外話是Aabel看起來好漂亮喔
但是阿娘喂好貴喔
不過我應該會去買Papers了
根據多年使用統計軟體(R, SAS, STATA) 的經驗，在此提供一點意見供大家參考！
原發文者為生物系學生，可以預見的，欲分析的資料多為case-control類型或甚為matched-pair類型，因此所關係的不外乎，哪些covariates會影響response，以及不同level下的區間估計，所以這些多為one-time analysis並非simulation based analysis，且由於發文者希望能在mac上完成分析及論文的工作，因此我會推薦發文者使用STATA(雖說這不是最推薦的)！
在此假設原發文者希望使用 paired t-statistic, ANOVA分析 及 logistic regression (或 cox model)，因此很有機會碰到dummy variables，在STATA上要create dummy variables事非常容易的，只要在一個covariate之前，用 "i." 這樣的格式就可以，此外不論用哪種方法，只要在方法之前用 "xi:" 這樣的語法就可以輕易的分析資料，此外，STATA的 dummy variables coding scheme非常容易理解，通常以最小數值為baseline，不同level下創造出不同的dummy variable，因此，發文者可以更專心於統計分析。如果發文者還想研究odds ratio，那我會更加推薦STATA，因為STATA很適合分析 survival analysis，也可以產出很漂亮的hazard rate functions！但是一旦碰到複雜的 time-dependent covariate，那STATA就不是那麼容易使用，反而SAS會比較容易使用，不可否認的，SAS非常強大，但是學習曲線頗陡的，而且我認為，它的coding scheme不是很統一，反而會讓初學者迷失，不知道SAS到底如何產出output？
至於最推薦的軟體在mac上，我會認為R是最佳的，而且它是免費的，但學習曲線也是最陡的，因為它完全沒有menu讓你使用，完全要自己寫程式，而且你必須要十分了解統計理論，否則會容易迷失於它的output，相對的，它給你完全的自由，不論你是要one-time analysis及simulation based analysis，在R中都是可以達成的。而且它可以直接output PS檔，之後你可以在latex中直接使用，這對於寫論文來說是十分方便的。一點淺見，供大家參考。
我不知道是不是我看錯了
http://www.stata.com/order/new/edu/small.html
可是Small STATA 10就要$420了耶＠＠
還是還有別的便宜又大碗的版本？
謝謝astronomy前輩的分享
不過如上述的我可能買不起耶T.T
然後自己寫指令這方面我完全沒學過
所以我之前灌了Ｒ之後
就玩不下去了
最終我還是得退一步回到windows了...
sphenoid前輩
謝謝你的分享
我想這應該是我目前可及最有效率的方式了
要偷學你的招數了
謝謝所有人讓我第一次提問就得到滿滿的收穫
April 7 2009
MR software giant SPSS has created a new and distinct brand for its
predictive analytics products, PASW (Predictive Analytics Software).
The entire SPSS software portfolio will carry the PASW naming standard,
beginning with the releases of PASW Modeler 13 (formerly Clementine) and PASW
Text Analytics 13 (formerly Text Mining for Clementine) which have been
upgraded to extend and automate data mining and text analytics for the
business user.
Over the next year, new naming will be introduced at each release of the
other SPSS products, including: PASW Statistics (formerly SPSS Statistics),
PASW Data Collection (formerly Dimensions) and PASW Collaboration and
Deployment Services (formerly Predictive Enterprise Services). The firm says
this new branding unifies the product families under a consistent and
descriptive name.
Chairman, President and CEO Jack Noonan explained: ‘With important and
valued feedback from customers, we have created a new product portfolio name
that builds on our 40 year legacy of innovation, enhanced performance, and
robust deployment capabilities in predictive analytics.’
The updated PASW Modeler has new and enhanced functionality that simplifies
data mining and delivers predictive analytics options directly to business
users, promising both business users and analysts the ability to quickly and
easily leverage all data assets to produce, evaluate and deploy analytical
models to solve real business problems.
The new version of PASW Text Analytics 13 includes pre-built categories for
satisfaction surveys, advanced natural language processing techniques, and
more comprehensive language support.
Founded in 1968, SPSS is headquartered in Chicago, Illinois and is online at
www.spss.com
內文搜尋
從 APP 打開
X