La escena se repite todos los cuatrimestres. Tenés la base de datos cargada, ciento veinte casos, catorce variables, y un docente que te dijo «corré un ANOVA y fijate». Abrís el navegador para bajar el programa que usaron en la cursada y te encontrás con una licencia anual en dólares que cuesta más que todo lo que gastaste en la carrera este año.
La pregunta real no es cuál es el mejor programa estadístico del mundo. Es cuál te alcanza para tu tesina, con tus análisis, en el tiempo que te queda y con la plata que tenés. Y para la enorme mayoría de las tesinas argentinas de grado, la respuesta no es la que se supone.
.sav de SPSS y la interfaz es casi la misma. Usá SPSS solo si tu facultad tiene licencia de campus o si tu director/a te va a corregir mirando la pantalla. JASP si además querés análisis bayesiano. R si tu proyecto es largo, tu análisis es raro o pensás seguir a posgrado. Lo que ningún jurado te va a preguntar es con qué programa lo hiciste: lo que mira es si la prueba era la correcta y si reportaste bien.
La pregunta que va antes que el programa
Elegir software antes de definir el análisis es el error clásico, y produce dos meses perdidos aprendiendo una herramienta que no necesitabas. Antes de bajar nada, contestá esto:
- ¿Qué pruebas vas a correr? Si la lista es «descriptivos, chi-cuadrado, t de Student o Mann-Whitney, ANOVA, correlación y una regresión lineal o logística», estás en el 90 % de las tesinas de grado y cualquiera de los cuatro programas lo hace. Si todavía no sabés qué prueba te toca, resolvé eso primero en qué prueba estadística usar en tu tesina.
- ¿Cuántos casos tenés? Con menos de mil casos y menos de cincuenta variables, el rendimiento es irrelevante. Todos vuelan.
- ¿En qué formato están los datos? Una planilla de Google Forms exportada a
.csvo.xlsxla lee cualquiera. Un.savheredado de un proyecto de cátedra ya no. - ¿Quién te va a corregir? Si tu director/a trabaja hace veinte años con una herramienta y te va a mirar la salida, ese es un argumento fuerte y práctico.
Con esas cuatro respuestas, la decisión se cae sola. Sin ellas, cualquier comparativa —incluida esta— es entretenimiento.
Los cuatro programas, comparados
| SPSS | Jamovi | JASP | R + RStudio | |
|---|---|---|---|---|
| Costo | Licencia paga en dólares (o licencia de campus) | Gratis, código abierto | Gratis, código abierto | Gratis, código abierto |
| Cómo se usa | Menús y cuadros de diálogo | Menús, muy parecidos a SPSS | Menús, resultados en vivo | Escribiendo código |
| Curva de aprendizaje | Media | Baja | Baja | Alta |
Abre .sav |
Sí (es su formato) | Sí | Sí | Sí, con un paquete |
| Salida lista para APA | Requiere reformatear | Cercana a APA | Cercana a APA | Depende del paquete |
| Bayesiano | Limitado | Sí, con módulos | Sí, es su fuerte | Sí, todo |
| Reproducible | Con sintaxis | Sí, el archivo guarda todo | Sí, el archivo guarda todo | Total |
| Le sirve a | Quien tiene licencia de campus | La tesina de grado promedio | Psicología y ciencias sociales | Tesis largas y posgrado |
SPSS: cuándo sí y cuándo no
Es el programa con el que se enseña estadística en buena parte de las facultades argentinas, y eso le da una ventaja real que no tiene nada que ver con sus prestaciones: es el que tu director/a conoce. Si te va a corregir sentado al lado tuyo señalando la pantalla, esa ventaja vale más que cualquier otra consideración.
Usalo si: tu universidad tiene licencia de campus y podés instalarlo con tu cuenta institucional; tu cátedra te dio los datos en .sav con etiquetas de valor ya armadas; o tu director/a pidió explícitamente las salidas de SPSS.
No lo uses si: tenés que pagarlo de tu bolsillo. La licencia individual se cotiza en dólares y en suscripción anual, un gasto que para una tesina de grado no tiene ninguna justificación cuando existe Jamovi. Y sobre todo, no lo bajes de una página de descargas truchas: además del problema obvio de seguridad, es una infracción que no querés arrastrar a un trabajo que declara integridad académica.
El primer paso antes de decidir es concreto: entrá al sitio de la biblioteca o de la secretaría de informática de tu facultad y buscá si hay convenio de licencias. Muchas universidades nacionales lo tienen y casi nadie se entera.
Jamovi: el reemplazo directo
Si hay una recomendación por defecto en este artículo, es esta. Jamovi es gratuito, de código abierto, corre sobre R por debajo y fue diseñado deliberadamente para que quien viene de SPSS no tenga que reaprender nada: la vista de datos, la vista de variables y la lógica de los menús son reconocibles de entrada.
Lo que hace bien:
- Abre archivos
.savconservando etiquetas de variables y de valores. El archivo de tu cátedra funciona sin conversión. - Los resultados se actualizan solos. Si corregís un dato mal cargado, todas las tablas ya calculadas se recalculan. Esto en la práctica te ahorra horas: en un flujo de menús clásico, cada corrección obliga a rehacer todo a mano.
- La salida se acerca al formato APA, así que copiar y pegar a Word deja mucho menos trabajo de maquetado. Cómo terminar de darle formato está en tablas y figuras en APA 7 en Word.
- El archivo del proyecto guarda datos, análisis y resultados juntos. Cuando tu director/a te pregunte en octubre cómo calculaste ese número de julio, abrís el archivo y está.
- Módulos que se instalan en un clic para lo que no viene de fábrica: tamaño del efecto, análisis factorial, modelos mixtos, bayesiano.
Lo que conviene saber antes: la comunidad y la cantidad de tutoriales son más chicas que las de SPSS, así que para un problema muy específico vas a encontrar menos respuestas hechas. Y para procedimientos poco frecuentes puede que tengas que buscar el módulo o resolverlo en R.
Para una tesina de grado con encuestas —el caso más común— esa limitación no se toca nunca. Si tu instrumento es un cuestionario, la parte previa está en escalas y cuestionarios validados en español.
JASP: lo mismo, con bayesiano
JASP nació en la Universidad de Ámsterdam y es primo hermano de Jamovi: gratuito, de menús, con resultados que se actualizan en vivo y salida muy cercana a APA. La diferencia de identidad es que pone el análisis bayesiano al mismo nivel que el frecuentista: para casi cada prueba clásica tenés su versión bayesiana a un clic de distancia, con su factor de Bayes.
Eso importa en un caso concreto y cada vez más frecuente en psicología y ciencias sociales: cuando tu resultado no es significativo y necesitás decir algo más informativo que «no se encontraron diferencias». Un factor de Bayes te permite distinguir entre «hay evidencia a favor de que no hay diferencia» y «los datos no alcanzan para decidir nada», que son dos conclusiones muy distintas y que la prueba clásica confunde en un mismo resultado. Si estás en esa situación, mirá también qué hacer si tu hipótesis no se confirma.
La contra es la misma que la ventaja: si tu director/a nunca vio un factor de Bayes, vas a tener que explicarlo en la defensa. Consultalo antes de comprometerte con ese enfoque.
R: cuándo vale la curva
R es un lenguaje de programación estadística, gratuito, que se usa habitualmente desde RStudio. Hace todo lo que hacen los otros tres y todo lo que todavía no hacen, porque cualquier método publicado termina teniendo un paquete en R antes que en ningún otro lado.
El costo es real: las primeras dos semanas son frustrantes. Vas a pelear con la lectura del archivo, con los tipos de variable y con mensajes de error crípticos antes de correr tu primer t-test.
Vale la pena si tu tesina tiene un horizonte de varios meses; si vas a repetir el mismo análisis sobre datos que se van actualizando; si necesitás un método que los programas de menú no traen; si querés gráficos publicables y personalizados; o si pensás seguir a maestría o doctorado, donde R deja de ser opcional en muchos campos.
No vale la pena si entregás en dos meses, tu análisis es estándar y nunca programaste. Aprender R y escribir la tesina al mismo tiempo es una apuesta que se pierde seguido.
Un camino intermedio poco conocido: hacé el análisis en Jamovi y activá la opción de sintaxis. Jamovi te muestra el código R equivalente a lo que hiciste por menús. Aprendés leyendo, sin bloquear el avance de la tesina.
Excel, Python y el resto
Dos aclaraciones rápidas para cerrar el panorama.
Excel es excelente para cargar y limpiar los datos, y es donde probablemente estén ya. Para descriptivos y gráficos simples cumple. Para pruebas inferenciales conviene sacarlo del medio: el complemento de análisis de datos es limitado, no ofrece las pruebas no paramétricas más usuales y la trazabilidad de lo que hiciste es mala. Cargá en Excel, analizá en otro lado — todos los programas de esta nota importan .xlsx sin drama.
Python es una gran herramienta si ya programás, y para una tesina de ingeniería o de ciencia de datos puede ser la opción natural. Si venís de las ciencias sociales y tenés que elegir entre aprender R o Python para hacer estadística, R tiene más camino recorrido en ese terreno específico.
Y si tu tesina es cualitativa, esta comparativa no es la tuya: la herramienta que buscás está en programas para analizar datos cualitativos.
Tres preguntas y decidís
- ¿Tu facultad tiene licencia de campus de SPSS? Si la respuesta es sí y tu director/a lo usa, usá SPSS. Ya está, no lo pienses más.
- ¿Tu análisis entra en el repertorio estándar —descriptivos, comparación de grupos, correlación, regresión— y entregás dentro de este año? Usá Jamovi. Si además querés respaldo bayesiano, JASP.
- ¿Tenés tiempo, un método fuera del repertorio o planes de posgrado? Invertí en R.
Y una regla que vale más que las tres: elegí uno y quedate. Migrar a mitad de camino porque leíste que el otro era mejor es la forma más eficiente de perder tres semanas sin ganar nada.
Qué mira el jurado (y qué no)
Vale la pena decirlo sin vueltas: el programa no se evalúa. Lo que se evalúa es otra cosa.
- Que la prueba corresponda al tipo de variable, al diseño y a la pregunta.
- Que hayas verificado los supuestos y hayas dicho qué hiciste cuando no se cumplían.
- Que el reporte esté completo: estadístico, grados de libertad, valor p y tamaño del efecto. El formato exacto, con la coma decimal que corresponde en español, está en cómo reportar resultados estadísticos en APA 7.
- Que interpretes lo que el número quiere decir en términos de tu problema, y no solo lo transcribas.
En el capítulo metodológico alcanza con una oración: «El análisis se realizó con Jamovi 2.x». Nada más. Y el orden en que se presenta todo eso está en cómo escribir el capítulo de resultados.
El programa es la parte fácil
Correr el ANOVA lleva dos minutos. Lo que lleva semanas es todo lo demás: justificar el diseño, redactar el marco metodológico, ordenar los resultados en un capítulo que se lea. Tesify te arma la tesina capítulo por capítulo, con la estructura y el hilo argumental resueltos, así el tiempo que tenés lo ponés en pensar y no en pelear con el índice.
Preguntas frecuentes
¿Jamovi da los mismos resultados que SPSS?
Sí. Con los mismos datos y la misma prueba, los estadísticos coinciden: no son dos estadísticas distintas, son dos interfaces sobre los mismos métodos. Las diferencias que vas a notar son de presentación —cuántos decimales muestra cada uno, cómo rotula las filas de la tabla— y ocasionalmente de opción por defecto: por ejemplo, cuál corrección aplica de entrada en una prueba con varianzas desiguales. Si comparás salidas y algo no cuadra, casi siempre es una casilla marcada distinto, no un error de cálculo.
¿Puedo hacer toda la tesina con Excel?
Si tu trabajo es descriptivo —frecuencias, promedios, gráficos de barras— sí, y no tiene nada de malo. El problema aparece con la estadística inferencial: el complemento de análisis de datos cubre pocas pruebas, no trae las no paramétricas más usadas y no deja registro de qué hiciste, así que un error en una fórmula es muy difícil de encontrar después. Como Jamovi importa tu planilla directamente y es gratis, no hay razón para forzar Excel más allá de la carga y la limpieza.
Mi director/a solo usa SPSS y yo no tengo licencia. ¿Qué hago?
Hablalo, no lo escondas. Tres salidas prácticas: averiguar si la facultad tiene licencia de campus, que suele existir y estar poco difundida; usar Jamovi y llevar las salidas impresas, que son legibles para cualquiera que conozca SPSS; o hacer el análisis en Jamovi y verificar los resultados clave en una computadora del laboratorio de informática. La mayoría de los directores no tiene inconveniente cuando entiende que el método es el mismo y que la alternativa era un gasto en dólares.
¿Cuánto tarda aprender Jamovi si vengo de cero?
Para el repertorio típico de una tesina, una tarde de trabajo enfocado alcanza para cargar los datos, definir los tipos de variable y correr descriptivos, una comparación de grupos y una correlación. Si venís de SPSS es todavía menos, porque la lógica de la interfaz es la misma. La parte que lleva tiempo no es el programa: es entender qué prueba corresponde y cómo se interpreta, y eso no lo resuelve ninguna herramienta.
¿Tengo que declarar en la tesina qué programa usé?
Sí, y va en el capítulo metodológico, en la sección de análisis de datos. Alcanza con una oración que indique el programa y la versión: «Los análisis se realizaron con Jamovi 2.x». Si usaste R conviene además mencionar los paquetes principales, porque hacen a la reproducibilidad del análisis. No es una formalidad vacía: permite que otra persona sepa exactamente con qué se calculó lo que estás reportando.
¿Y si empecé en un programa y me quiero pasar a otro?
Técnicamente es fácil, porque los cuatro leen los formatos de los otros y los datos viajan sin problema. La pregunta real es si conviene. Si ya corriste la mitad de los análisis, cambiar significa rehacerlos y volver a verificar cada número: ese tiempo casi nunca se recupera. Cambiá solo si el programa actual no puede hacer algo que tu diseño necesita. Que el otro sea «mejor» en abstracto no es motivo suficiente a esta altura del trabajo.