GPower — это бесплатный инструмент статистического анализа мощности от Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, установленный стандарт для аспирантов с 2007 года. Он бесплатен, хорошо документирован в рецензируемых статьях и работает надежно. Однако он ориентирован на Windows, поддерживает только Intel на Mac (версия для Apple Silicon находится в разработке), и не предоставляет способ импортировать набор данных — необходимо вручную вводить размеры эффектов и размеры выборки. Вот семь альтернатив GPower для десктопа, которые либо делают больше, либо делают это лучше.

Быстрое сравнение

ПриложениеЛучше всего дляБесплатный планНачальная ценаВыделяющаяся функция
JASPСовременный анализ мощности + полная статистикаДаБесплатноИнтерфейс, похожий на SPSS, с поддержкой байесовской статистики
jamoviСтатистика на основе R без синтаксиса RДаБесплатноЗапускает R за удобным интерфейсом
R (pwr package)Воспроизводимый, скриптовый анализ мощностиДаБесплатноКаждый тест мощности в одном скрипте
PASSКомплексный коммерческий пакетПробная версия$1,295/годСамое широкое покрытие тестов
nQueryОпределение размера выборки для клинических испытанийПробная версияПо запросуАдаптивный дизайн и управление входами
SPSS SamplePowerДля пользователей IBM SPSSПробная версия~$99/месЗнакомый интерфейс SPSS
WebPowerБесплатный веб-анализДаБесплатноВеб-анализ, без установки

Почему исследователи переходят с G*Power

Пробел с данными. GPower принимает вводимые вручную параметры и возвращает мощность или размер выборки. Он не читает CSV, не вычисляет размеры эффектов из реальных данных и не экспортирует таблицы для рукописи. Если вы хотите провести апостериорный анализ мощности для существующего набора данных, GPower ожидает, что вы вычислите размер эффекта в другом месте и введете результат вручную.

Ситуация с Mac. GPower 3.1.9.6 — это текущая сборка для Mac, скомпилированная для процессоров Intel. На Mac с Apple Silicon она запускается под Rosetta 2, что работает, но добавляет задержку. HHU работает над GPower 4 как над собственной сборкой для Apple Silicon, но разработка длится уже несколько лет.

Пробел с Linux. Официальной сборки для Linux нет. Исследователи на Linux запускают G*Power под Wine, что функционально, но официально не поддерживается.

Пробел со скриптов. Каждый запуск GPower — это ручная операция через GUI. Рабочие процессы воспроизводимых исследований (Rmarkdown, Jupyter, Quarto) не могут встраивать вызовы GPower так же, как они встраивают вызовы R или Python. Это делает G*Power исключением в современной вычислительной науке.

1. JASP — лучший современный анализ мощности с полным набором статистических инструментов

JASP — это пакет статистического анализа с открытым исходным кодом от Амстердамского университета. Начиная с версии 0.16, он включает полный модуль анализа мощности, охватывающий большинство тестов G*Power плюс байесовские эквиваленты. Интерфейс знаком пользователям SPSS; работает на Windows, macOS и Linux.

Где он отстает: Модуль мощности новее остальной части JASP и еще не охватывает все тесты G*Power. Высокоспециализированные конструкции (многоразовое управление входами, адаптивные) все еще требуют специального инструмента.

Ценообразование:

Миграция с G*Power: Нет общего формата файла. Пересоздайте свой анализ в модуле Power JASP, используя те же параметры.

Загрузка: jasp-stats.org

Итог: Выберите JASP как современную замену G*Power плюс полный статистический пакет. Пропустите его для нишевых дизайнов.

2. jamovi — лучше всего для анализа на основе R без синтаксиса R

jamovi оборачивает R в удобный интерфейс, похожий на SPSS. Модуль jpower, поддерживаемый сообществом, добавляет анализ мощности для обычных дизайнов (t-тесты, ANOVA, корреляции, регрессии). Работает на Windows, macOS и Linux.

Где он отстает: jpower поддерживается сообществом и не такой полный, как встроенный модуль G*Power или JASP. Воспроизводимость зависит от версии jpower.

Ценообразование:

Миграция с G*Power: Нет общего формата файла. Установите параметры в модуле jpower jamovi.

Загрузка: jamovi.org

Итог: Выберите jamovi, если ваша команда предпочитает статистику, написанную на R, но хочет GUI. Пропустите его для единовременных расчетов мощности.

3. R (pwr package) — лучше всего для воспроизводимых рабочих процессов

R с пакетом pwr Стефана Шамели — это скриптовый, воспроизводимый стандарт. Одна строка R вычисляет мощность, размер выборки или размер эффекта для любого из распространенных тестов. Встроенно подходит для Rmarkdown, Quarto и Jupyter ноутбуков.

Где он отстает: Ориентирован на командную строку. Пользователи, не знакомые с R, столкнутся с кривой обучения. Некоторые специализированные дизайны (многоразовые испытания, адаптивные) требуют других пакетов, таких как Superpower или simr.

Ценообразование:

Миграция с G*Power: Каждый тест G*Power имеет эквивалент pwr. Руководства дают перекрестные ссылки между ними.

Загрузка: r-project.org плюс install.packages("pwr") в консоли R

Итог: Выберите R плюс pwr, если ваши исследования уже запускаются в R. Пропустите, если вы никогда не открывали терминал.

4. PASS — лучший комплексный коммерческий пакет для анализа мощности

PASS от NCSS — это коммерческий золотой стандарт для анализа мощности в клинических и фармацевтических исследованиях. Охват превышает G*Power на порядок: более 1000 процедур, все проверены на соответствие опубликованным методам. Только Windows.

Где он отстает: Только Windows. Дорого. Избыточно для неформального академического использования.

Ценообразование:

Миграция с G*Power: Нет общего формата. Руководства дают перекрестные ссылки на процедуры.

Загрузка: ncss.com/software/pass

Итог: Выберите PASS для регулируемых клинических исследовательских бюджетов, которые это позволяют. Пропустите для аудиторных или поисковых работ.

5. nQuery — лучше всего для определения размера выборки в клинических испытаниях

nQuery — это специализированный инструмент для адаптивного дизайна клинических испытаний, методов последовательных групп и определения размера выборки для нескольких групп. Используется в фармацевтических поданиях в FDA и EMA. Windows и macOS.

Где он отстает: Узкая область применения. Если вы не разрабатываете клиническое испытание, nQuery — это больше, чем вам нужно.

Ценообразование:

Миграция с G*Power: Нет общего формата. Параметры и размеры эффектов переводятся заново.

Загрузка: statsols.com

Итог: Выберите nQuery для биостатистиков, разрабатывающих клинические испытания. Пропустите для всего остального.

6. SPSS SamplePower — лучше всего для пользователей SPSS

SPSS SamplePower — это надстройка IBM для SPSS Statistics, которая добавляет анализ мощности в интерфейс SPSS. Знаком всем, кто уже использует SPSS; рабочий процесс интегрируется с существующим синтаксисом SPSS.

Где он отстает: Требует лицензию SPSS Statistics в первую очередь. Windows-первая, macOS доступна. Не такой полный, как PASS.

Ценообразование:

Миграция с G*Power: Нет совместного использования файлов.

Загрузка: ibm.com/products/spss-statistics

Итог: Выберите SPSS SamplePower, если лаборатория уже лицензирует SPSS. Пропустите как отдельную покупку.

7. WebPower — лучше всего для бесплатного веб-анализа

WebPower от команды Чжиюна Чжана в Notre Dame — это бесплатный веб-инструмент для анализа мощности с соответствующим пакетом R. Работает в любом браузере на Windows, macOS и Linux. Охватывает распространенные тесты плюс лонгитюдные и многоуровневые дизайны, которые G*Power пропускает.

Где он отстает: Веб-интерфейс минималистичен. Требует интернет.

Ценообразование:

Миграция с G*Power: Повторно введите параметры в форму WebPower.

Загрузка: webpower.psychstat.org

Итог: Выберите WebPower для быстрого расчета мощности без установки. Пропустите, если важна автономная надежность.

Как выбрать

Выберите JASP как современный стандарт по умолчанию. Он заменяет G*Power для большинства академических тестов и добавляет полный статистический анализ.

Выберите jamovi, если ваш рабочий процесс предпочитает R за GUI.

Выберите R плюс pwr, если вы уже пишете R для остальной части своего анализа. Это выигрыш в воспроизводимости.

Выберите PASS для регулируемых клинических исследований с бюджетами, требующими каждую процедуру тестирования.

Выберите nQuery конкретно для адаптивных дизайнов клинических испытаний.

Выберите SPSS SamplePower в лаборатории, обязанной использовать SPSS.

Используйте WebPower для быстрого единовременного расчета, особенно для многоуровневых или лонгитюдных дизайнов.

Остаться на G*Power, если вы преподаете класс методов исследования, где каждый учебник ссылается на GPower, или если ваш рецензент ожидает скриншотов GPower. Инструмент не исчезает; это просто больше не стандартный лучший выбор.

FAQ

Поддерживается ли G*Power? Да. Группа Heinrich Heine University продолжает исправлять ошибки и выпускать новые сборки. Собственная версия для Mac с Apple Silicon находится в активной разработке как G*Power 4.

Какая лучшая бесплатная альтернатива G*Power? JASP и jamovi — два самых сильных бесплатных варианта для большинства академических исследователей. Оба работают на Windows, macOS (собственная Apple Silicon) и Linux и включают современные статистические процедуры наряду с анализом мощности. R с пакетом pwr — самый мощный скриптовый вариант.

JASP лучше, чем G*Power? Для большинства академического использования — да. JASP включает анализ мощности, байесовскую статистику и полный частотный анализ под одним интерфейсом. G*Power более известен, но уже по масштабу.

Могу ли я запустить G*Power на Linux? Не официально. G*Power под Wine работает для большинства исследователей. Пользователи Linux обычно переходят на JASP, jamovi или R с pwr.

Какая альтернатива работает на Mac с Apple Silicon? JASP, jamovi, R, WebPower (браузер) и SPSS все имеют собственные сборки для Apple Silicon. GPower в настоящее время работает под Rosetta 2 в ожидании выпуска GPower 4.