R或S的最大优点并不是他的免费（大家用的实际上都是免费的DaoBan）。我个人觉得如果想跟上统计学的研究潮流，最好用R或S。一家之言。仅供参考。

首先纠正楼主一个错误的观点——免费！

国内大部分的“免费”都是“盗版”。而R的免费是因为R是一款开源软件，就如同Emacs和 Latex一样，是有一支自发而成的团队来维系它。这只团队可谓是牛人众多，其中就包括当年开发S的工程师。开源软件是现在的一个趋势，是一种新的观念， 提倡的是“众人拾柴火焰高”，让大家在网上提供自己的程序包，破开知识疆土的界限，大力促进“软件社会主义”，而不是“软件盗版主义”。既然Latex和 Emacs这么多年（10年以上）来都没有任何倒退的迹象，反而是蓬勃发展，我们应该相信R也将会如此。
如果楼主有心于学术研究的话，提议用R，毕竟体现了你对版权的尊重，少用盗版的好。此外，R在网上拥有大量免费的资料，也相当便于学习。

再纠正楼主另一个错误的观点——易上手！
易上手是好事吗？

其 实蛮难定义“上手”这个概念的。举个例子来说吧，例如：计量经济学中的线性回归，如果认为点击几下鼠标就能够得到结果是“易上手”的话，那却是Stata 是较R容易。但是也正是这种方便性，成为了Stata乃至大部分商业软件的软肋，假如某个统计变量是Stata标准包中没有的，怎么办？还不是得用 Stata的语言来DIY。既然这么费力，为何不一开始就用R来自己写程序？而且自己写程序才能够真正的理解公式背后的含义，自己写才能够感受到知识的无 界性。正所谓“知识有多少，程序跑多好；知识比较少，程序跑不了”
R所提供的编程环境，以及网上提供的大量package都可以成为研究人员披荆斩棘的利器。我就不知道Stata能不能够做Bayesian Analysis了。Stata很难跟上时代的潮流的，毕竟商家需要时间来完善自己的软件，我们又需要时间来破解正版软件。

所以“易上手”未必就是好事，年轻的时候苦点，老了才能享福啊！

另外还有一点愚见就是，其实所有的软件程序都是基于课本上、论文中的数学逻辑，矩阵运算，概率统计，如果能够很好地掌握这些知识，其实根本就不存在“上手”的问题，只要会import,output,定义矩阵，生成随机数就OK了。——要算啥，就自己编啥贝。
我学R用了2天，Stata和SAS到现在都没学透，总是有新的命令，新的更新包，累啊～～

PS：作为R的Fans的一点遇见。言语若有得罪，多多包涵。大家都是混学术的嘛

Stata不仅入门容易，而且进阶也容易，例如根据自己的需要，即可自己编写所需统计量、估计方法等的程序，还可对所谓的标准包用记事本打开修改并另存就OK了，省事啊！同时网上有很多Stata用户编写的程序包可下载！还是省事，这并不亚于R。

由于Stata命令的简捷易董（大部分命令其实就是相应英语单词，只要不重复，也可只写单词的前几个字母），功能强大（主要体现在命令的选项上），……，受到广大用户的喜爱。

R我是不懂，上面仅是我的个人对Stata的看法，请各位能不吝赐教！我以前用Spss与Eviews，目前用的是Stata。我觉得个人能用精一两个较优秀的软件就行了，不必花费过多的时间与精力去学很多，但为了不误人子弟（统计专业本科生），我得了解各位对这两个软件的看法，再决定是学与否。

先谢了！