社会学，医学和生物的我建议用stata。

统计专业的我建议用r或者s。

外行用spss（没有贬低spss的意思，而是其他的外行根本不可能学的原因）。

r可不是其他专业可以学，用r的价值在于得到最近统计前沿的一些分析方法。而不是会计算矩阵，随机数（蒙特卡洛就是一个很专业的领域了）就完了的，你还有数据量的限制需要用不同的计算机算化来实现，所以学习r必须精通计算机编程（如何存储数据，数据的收敛性质等等）加统计算法，与其学到r的一些皮毛不如学精stata和spss+其他专业软件来得实际和更有效率。

r基本我是学来玩的，就当是一个高级玩具。尝试用一些新的过程研究数据也是一种进步。

---------------------------

此帖应该列为精华！大家讨论都很好。

ucla网站上的几个软件的比较的报告，我想大家可以作为参考。

http://www.ats.ucla.edu/stat/technicalreports/

Technical Reports
UCLA ATS Statistical Consulting Group

This section contains technical reports written by the UCLA ATS Statistical Consulting Group. Rather than submitting these articles for publication in refereed journals, we are using our web site to expedite the process of getting this information out to you as promptly as possible. We welcome your thoughts and comments on these technical reports via email at . Also email us if you would like learn about submitting a formal public comment/reply on any report. We welcome you to cite these reports and you can see our suggested citations for these reports page for suggestions on how to refer to these reports.

• Report #1. Strategically using General Purpose Statistics Packages: A Look at Stata, SAS and SPSS
  • Version 1.0, Updated Februray 2, 2007
  • Comments and Replies
    • R Relative to Statistical Packages: Comment 1 on Technical Report Number 1 (Version 1.0) Strategically using General Purpose Statistics Packages: A Look at Stata, SAS and SPSS by Patrick Burns, Burns Statistics, patrick@burns-stat.com

We welcome further thoughts and comments on these technical reports via email at . Also email us if you would like learn about submitting a formal public comment/reply on the report.

新手，原来用Matlab，有点大材小用，现在重新学习统计软件中

SAS、Stata与SPSS的比较

　　很多人曾问及SAS，Stata 和SPSS之间的不同，它们之中哪个是最好的。可以想到，每个软件都有自己独特的风格，有自己的优缺点。本文对此做了概述，但并不是一个综合的比较。人们时常会对自己所使用的统计软件有特别的偏好，希望大多数人都能认同这是对这些软件真实而公允的一个对比分析。
SAS
　　一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。
　　数据管理。在数据管理方面，SAS是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。它包含SQL（结构化查询语言）过程，可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间，在Stata或SPSS中，完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。然而，SAS可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。它可以处理的变量能够达到32,768个，以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条数。
　　统计分析。SAS能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。尽管支持调查数据的分析，但与Stata比较仍然是相当有限的。
　　绘图功能。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS 8虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图，但不象SPSS那样简单。
　　总结。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。
Stata
　　一般用法。Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。
　　数据管理。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。随着Stata/SE的推出，现在一个Stata数据文件中的变量可以达到32,768，但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。
　　统计分析。Stata也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多变量分析）。Stata最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释logistic回归结果的程序，易用于有序和多元logistic回归）。Stata也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，稳健标准误的回归，以及其他包含稳健标准误估计的命令。此外，在调查数据分析领域，Stata有着明显优势，能提供回归分析，logistic回归，泊松回归，概率回归等的调查数据分析。它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法（多变量方差分析，判别分析等）。
　　绘图功能。正如SPSS，Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。与SPSS不同的是它没有图形编辑器。在三种软件中，它的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。图形质量也很好，可以达到出版的要求。另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能，例如，许多命令可以简化回归判别过程中散点图的制作。
　　总结。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去编写，并使之与Stata紧密结合。
SPSS
　　一般用法。SPSS非常容易使用，故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
　　数据管理。SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据（缺失值，数值标签等等）。它不是功能很强的数据管理工具（尽管SPS 11版增加了一些增大数据文件的命令，其效果有限）。SPSS也主要用于对一个文件进行操作，难以胜任同时处理多个文件。它的数据文件有4096个变量，记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。
　　统计分析。SPSS也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。它的优势在于方差分析（SPSS能完成多种特殊效应的检验）和多变量分析（多元方差分析，因子分析，判别分析等），SPSS11.5版还新增了混合模型分析的功能。其缺点是没有稳健方法（无法完成稳健回归或得到稳健标准误），缺乏调查数据分析（SPSS12版增加了完成部分过程的模块）。
　　绘图功能。SPSS绘图的交互界面非常简单，一旦你绘出图形，你可以根据需要通过点击来修改。这种图形质量极佳，还能粘贴到其他文件中（Word 文档或Powerpoint等）。SPSS也有用于绘图的编程语句，但是无法产生交互界面作图的一些效果。这种语句比Stata语句难，但比SAS语句简单（功能稍逊）。
　　总结。SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。
总体评价
　　每个软件都有其独到之处，也难免有其软肋所在。总的来说，SAS，Stata和SPSS是能够用于多种统计分析的一组工具。通过Stat/Transfer可以在数秒或数分钟内实现不同数据文件的转换。因此，可以根据你所处理问题的性质来选择不同的软件。举例来说，如果你想通过混合模型来进行分析，你可以选择SAS；进行logistic回归则选择Stata；若是要进行方差分析，最佳的选择当然是SPSS。假如你经常从事统计分析，强烈建议您把上述软件收集到你的工具包以便于数据处理。

猫爪  金钱 +30  魅力 +15  这个回复最贴近于我这样的没有基础的朋友咯。^_^ 2009-3-3 19:56:26

同感啊，R这个东西比较难搞懂哦，但是只要搞懂了就非常喜欢了

选择一种软件简直有时就是缘分！有些学者坚持用Gauss，有些一辈子用SAS，有些人永远喜欢C++，有些人认定了S语言。

任何软件，落在强大的人手里，基本在显著性95%的水平上都会变得强大。

了解不少，多谢

这句话似乎不是明确的统计学表述，或者说，这句话的统计意义并不清晰。

大家可以找一些例子，分别用这两个软件做做看。

比较比较再做同样问题时有什么不同和相同。

这个排版，汗
各有所好吧，不用这么偏

  好

R也不是很难上手，就是要到处找一些模块。SAS太巨大，要不是硬盘和内存都升级了，我才不敢用呢。

如果到处找模块，是不是对于许多常见的问题，就不如直接用stata了。

恩,代表一种趋势.

我不是统计专业的，用STAT感觉不错，因为我不会编程，所以不用R。

 

使用盗版的软件做正规学术论文，性质上等同剽窃

我们学校的地理系为了做一个项目，花了50多万在国外买了正版的软件

盗版的在国内只卖3000多

要是论文被查出是使用盗版软件做的，是要被起诉的

我们当时开的有统计软件的课，

可是惭愧的是，

教的什么我都忘了，

于是自学R，

很容易上手的，

现在大部分时间用R，

感觉很方便。

这个帖子里聚集了各大分版的版主。。。

看来R的支持率很高。

哈哈，来stata板块开辟阵地啊。

无论学什么，只有学精通就可以。

用哪种软件，用到哪种程度，关键看你要解决什么问题。

如果强调“对问题本来的了解”，那么是不是每个用电脑的人都要明白计算机处理信息的原理？

如果强调“对问题本来的了解”，那么是不是每个人都不应该使用计算设备来代替手工计算，而都用纸笔计算？（自己动笔动纸计算sqrt(2)，才真正懂得开根号的原理）

我们确实应该反对忽略对计量统计原理的了解而去使用某一统计量以及软件，不过，某人使用某一软件，也并不是该人了解相关原理的充分条件。

高人啊...我不是学计算机出身的，R对我来说太难了...有位师兄学计算机出身的，就忒喜欢R