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개발자 | GNU Project |
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안정화 버전 | 2.0.1[1]
/ 2024년 3월 21일 (10개월 전) |
저장소 | |
프로그래밍 언어 | C |
운영 체제 | GNU, macOS, 마이크로소프트 윈도우, 리눅스 |
종류 | 통계학 |
라이선스 | GNU GPL |
웹사이트 | www![]() |
PSPP 또는 GNU PSPP는 샘플 데이터 분석 및 통계(Statistics)를 위한 무료 및 공개 소프트웨어 애플리케이션으로 IBM SPSS와 대부분 호환된다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 기존 명령줄(command line) 인터페이스가 있다.[2] C로 작성되었으며 수학 루틴을 위해 GNU 과학 라이브러리(GNU Scientific Library)를 사용한다. PSPP라는 이름에서 공식적인 PP 두문자 확장에대한 언급이 없다.[3] GNU-PSPP로도 불린다. 안정화 버전은 2017년 8월 20일 공개되었다.
데이타 코딩(data coding)을 위해 직접 데이터 입력(input)이외에도 마이크로소프트 엑셀이나 리브레오피스 같은 스프레드시트 파일, SPSS 파일(확장자 *.sav)등의 불러오기(import)가 가능하다. 또한 텍스트 파일을 기본 지원함으로써 CSV 파일, 데이터베이스 텍스트 파일과 호환되며 HTML뿐만아니라 펄(perl), 파이썬(python)같은 스크립트 언어와의 호환성 및 확장성도 우수하다.
버전별 릴리즈(Release) 년도는 다음과 같다.
버전 | 릴리즈 |
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1.4.1 | 2020년 9월 5일 |
1.2.0 | 2018년 11월 6일 |
1.0.1 | 2017년 8월 27일 |
1.0.0 | 2017년 8월 20일 |
0.11.0 | 2017년 8월 |
0.10.2 | 2016년 7월 |
0.10.1 | 2016년 4월 |
0.10.0 | 2016년 3월 |
0.8.5 | 2015년 6월 |
0.8.4 | 2014년 9월 |
0.8.3 | 2014년 4월 |
0.8.2 | 2014년 1월 |
0.8.1 | 2013년 9월 |
0.8.0 | 2013년 7월 |
0.7.11 | 2013년 7월 |
0.7.10 | 2013년 3월 |
0.7.9 | 2012년 2월 |
0.7.8 | 2011년 5월 |
0.7.7 | 2011년 3월 |
0.7.6 | 2010년 10월 |
0.7.5 | 2010년 3월 |
0.7.4 | 2010년 2월 |
0.6.2 | 2009년 10월 |
0.6.1 | 2008년 10월 |
0.6.0 | 2008년 6월 |
0.4.0.1 | 2007년 8월 |
0.4.0 | 2005년 8월 |
0.3.0 | 2004년 4월 |
0.2.4 | 2000년 1월 |
0.1.0 | 1998년 8월 |
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명령줄인터페이스를 지원하는 터미널모드 |
PSPP> get file='/usr/localshare/pspp/examples/physiology.sav' PSPP> desciptives sex,weight,height
DESCRIPTIVES. Valid cases = 40; cases with missing value(s) = 0 +--------#--+-------+-------+-------+-------+ |Variable# N| Mean |Std Dev|Minimum|Maximum| #========#==#=======#=======#=======#=======# |sex #40| .45| .50| .00| 1.00| |height #40|1677.12| 262.87| 179.00|1903.00| |weight #40| 72.12| 26.70| -55.60| 92.07| +--------#--+-------+-------+-------+-------+
GNU PSPP는 GNU/리눅스 프로젝트로 관리되고있으며 메뉴얼은 HTML,pdf,텍스트파일등으로 제공된다.[6][7] 우분투 소프트웨어에서도 공식지원한다. 명령줄 설치시 및 실행 프로그램명은 'PSPP'이다[8]
한편 조지아 사우스웨스턴 주립대학교(Georgia Southwestern State University)의 게리 피스크(Gary Fisk, Ph.D.) 심리학 교수가 제공하는 PSPP 웹 입문서는 일반적인 논문 통계의 이해 및 연구논문 기술에서 기초적이고 실용적으로 활용할 수 있다는점에서 매우 유용하다.[9][10]
가설검증을 위한 주요 분석으로는 평균(mean)과 표준편차(SD)를 기반으로 기술통계의 빈도분석, 추론통계에서 독립된 두집단의 T 테스트, 샘플(피험자)간 설계 또는 샘플내 설게(반복측정,repeated measure) 및 이들의 혼합설계(mixed design)에 사용되는 분산분석(ANOVA)과 GLM등의 syntax(명령어 문법) , 회귀분석등이 제공된다. 또한 k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm), 카이제곱 테스트(chi-squared test), 이항검정(binomial test), 런 테스트(Wald–Wolfowitz runs test ), ROC 곡선(ROC curve,Receiver Operating Characteristic curve) 분석 기능을 제공한다.
PSPP(또는 GNU PSPP)는 샘플 데이터 분석 및 통계(Statistics)를 실시할 때 연관된 기술통계 및 사전 검증,사후검증등 다중비교를 동시에 실시해 요약표로 제시한다는 점에서 실측으로도 가능한 복잡하고 절차적인 통계분석의 가설검증을 보다 효과적이고 체계적으로 구현해준다는 점에서 매우 효과적이다.