Cada septiembre llega la misma pregunta: «¿Hago el TFM en SPSS o me lanzo a R?». Y cada septiembre alguien responde con un meme. Aquí va una respuesta de adulto, en cinco criterios.
1. Complejidad real del análisis
Si tu análisis es ANOVA, t-Student, chi-cuadrado, regresión lineal y poco más — SPSS te lo resuelve en una tarde con clics. Si vas a hacer modelos mixtos, ecuaciones estructurales más allá de AMOS, simulación Monte Carlo, bootstrap a medida o aprendizaje automático, R no es opcional: en SPSS o lo pagas en módulos extra, o no existe.
2. Reproducibilidad
Hoy un revisor decente te pide que adjuntes el código. En R eso es trivial: pegas el script y se ejecuta. En SPSS también puedes generar sintaxis (.sps), pero el 70 % de los estudiantes trabajan por menús y al final no tienen el archivo de sintaxis. Si vas a publicar tu TFM en un repositorio o quieres replicar el análisis dentro de tres años, R gana de calle.
3. Presupuesto
La licencia institucional de SPSS está bien hasta el día que se acaba la matrícula. R es gratis y siempre lo será. Si vas a seguir usando estadística después de la carrera (consultoría, investigación, ciencia de datos), la inversión de aprender R compensa cinco veces.
4. Tu formación previa
Si llevas dos años usando SPSS en grado y tu deadline es marzo, cambiar a R en mitad del TFM es suicidio. Termina en SPSS y aprende R con calma el verano siguiente. Si en cambio empiezas el TFM en septiembre y tienes un cuatrimestre por delante, aprende R desde el día uno: la curva inicial dura 3 semanas, después es velocidad de crucero.
5. Exigencia del tribunal
Mira los TFMs aprobados con matrícula los dos últimos años en tu programa. Si todos usaron SPSS, el tribunal está cómodo con SPSS. Si hay R, Python, Mplus, JASP rondando, es señal de que aceptan herramientas modernas. Pregunta a tu tutor explícitamente: «¿Vas a penalizar que use R?». Si la respuesta es no, decide en función de los criterios 1-4.
La trampa de «uso los dos»
Algunos quieren coger lo mejor: descriptivos y gráficos básicos en SPSS, modelos avanzados en R. Cuidado: dos software duplican curvas de aprendizaje, riesgo de errores de exportación entre formatos, y dificultan la reproducibilidad. Si lo haces, deja muy claro en metodología cuál hace qué.
Mi recomendación honesta
- TFG/TFM sencillo, deadline corto, sin proyección posterior → SPSS.
- TFM con análisis no trivial o proyección académica/profesional → R.
- Doctorado → R con Quarto/Rmarkdown desde el día 1.
El software no salva un mal diseño y no hunde un buen diseño. Elige el que te permita escribir tu informe sin frustración, y dedica el tiempo que ganas a la parte que de verdad cuenta: la interpretación de los resultados.