ChakataStat0.24.0

ChakataStat ist eine kommerzielle Desktop-Anwendung für die statistische Datenanalyse unter Linux. Es ist für Forscher, Studenten und Analysten gedacht, die umfangreiche statistische Werkzeuge ohne Abonnement oder eine steile Lernkurve benötigen. In der Kategorie Bildung unterstützt es Arbeiten, bei denen strukturierte Daten aufbereitet, untersucht und analysiert werden.

Der Hauptarbeitsbereich umfasst einen Dateneditor im Tabellenkalkulationsstil und eine Variable Ansicht zum Aufzeichnen von Metadaten, Wertbeschriftungen und Regeln für fehlende Werte. Auf diese Weise können Benutzer verfolgen, welche Spalten darstellen sowie die Werte, die sie enthalten. ChakataStat kann SPSS SAV-, Stata DTA- und SAS-Transport-XPT-Dateien importieren, während verfügbare Etiketten, Maßnahmen und fehlende Wertinformationen beibehalten werden. Es öffnet auch CSV- und TSV-Dateien in einfacher oder gezippter Form, Excel XLSX, Legacy XLS- und ODS-Dateien, Parquet, Arrow oder Feather, JSON oder NDJSON und Text mit fester Breite, mit Erkennung für unterstützte Codierungen und Trennzeichen basierend auf Dateiinhalt.

Der Analysekatalog umfasst deskriptive Statistiken, lineare, logistische, Poisson, regularisierte, robuste, nichtlineare und instrumentalvariable Regression, zusammen mit Mediation und moderierter Mediation. Es umfasst Panel-Regression mit festen und zufälligen Effekten und den Hausman-Test, General Linear Models, Linear Mixed Models, GLMM, Äquivalenztests mit TOST, explorative und bestätigende Faktoranalyse, latente Klassenanalyse, Item Response Theorie und Cluster-Analyse. Andere Verfahren umfassen Überlebensanalyse, Zeitreihenmethoden wie ARIMA, saisonale Zersetzung, Vektorautoregression und Granger-Kausalität, komplexe Umfragedesigns mit Schichten, Clustern und Probenahmegewichten, Bayes-Tests, Permutationstests, Meta-Analyse mit Wald- und Trichterplots, Propensity-Score-Matching und Gewichtung mit Balance-Diagnostik und Vergleich der Bland-Altman-Methode.

ChakataStat exportiert Daten in CSV, Excel, Parquet und JSON, so dass analysierte Dateien in gängigen Formaten gespeichert werden können. Die kommerzielle Lizenz und der Direktvertrieb sind für Leser relevant, die die Software über ihre offizielle Quelle bewerten möchten.