四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述一、SAS,STATA,SPSS,R语言简介（一）SAS简介SAS（全称Statistical Analysis System，简称SAS,翻译成汉语是统计分析系统）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。

1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。

期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。

其网址是：/（二）STSTA简介STATA统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。

STATA 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。

它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。

STATA提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。

除此之外，STATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。

使用者也可以透过STATA Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。

另外一个获取庞大资源的管道就是STATAlist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。

其网址是：/（三）SPSS简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。

最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS 的战略方向正在做出重大调整。

为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。

1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。

世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。

如今SPSS已出至版本22.0，而且更名为IBM SPSS。

迄今，SPSS 公司已有40余年的成长历史。

其网址是：/（四）R语言简介R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。

可以认为R是S语言的一种实现。

而S语言是由A T&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。

最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。

S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。

后来Auckland大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。

由“R开发核心团队”负责开发。

R是基于S 语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。

R的语法是来自Scheme。

R的使用与S-PLUS有很多类似之处，这两种语言有一定的兼容性。

S-PLUS的使用手册，只要稍加修改就可作为R的使用手册。

所以有人说：R，是S-PLUS的一个“克隆”。

其网址是：二、使用范围扩展性SAS语言具有强大的对数据处理的能力，但其不具有对新算法的集成功能，因此算法比较固定，需随着SAS软件的版本更新才能更新算法STATA的编程功能也很强大，每期的STATA journal都有最新的模型程序更新不具备扩展性，无法编写新算法，只能使用软件提供的固定功能R的可扩展功能很强，可以任意实现自己的算法，甚至都可以编游戏了，不过这方面并不是R的长处，R的主要应用在统计编程多维数据的图形描述SAS的图形功能很强STATA 的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作: 直方图(histogram) ，条形图(bar), 百分条图(oneway) ，百分圆图(pie) ，散点图(twoway) ，散点图矩阵(matrix) ，星形图(star) ，分位数图。

这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。

在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。

利用SPSS可以生成数十种基本图和交互图。

交互图可有不同风格的二维、三维图。

交互图包括条形交互图、点形交互图、线形交互图、带形交互图、饼形交互图、箱形交互图、误差条形交互图、直方交互图和散点交互图等。

图形生成以后，可以进行编辑。

R的强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。

分析方法SAS是确切地说是一套大型集成应用软件系统，具有完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现功能。

SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等等，功能相当强大。

STATA 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20 年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull 回归，多类结果与有序结果的logistic 回归，Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

具体说，STATA 具有如下统计分析能力：数值变量资料的一般分析，分类资料的一般分析，等级资料的一般分析，相关与回归分析，其他方法如质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa等。

提供很多常用统计方法，但是分析功能仍然有所欠缺R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

编程灵活性对于数据预处理、操作方面具有很强大的灵活性，但是对于统计分析功能灵活性不强，只能通过设置不同参数来改变输出结果。

STATA 是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能几乎是固定的用法，不具备灵活性强大的编程语言。

R的功能能够通过由用户撰写的套件增强。

增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程界面和数据输出/输入功能。

四、软件优缺点（一）SAS优缺点一般用法优点：SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。

缺点：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。

优点：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。

SAS可以同时处理多个数据文件。

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。

缺点：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。

统计分析优点：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。

缺点：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。

绘图功能优点：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。

缺点：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。

（二）STATA优缺点一般用法优点：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。

缺点：有些操作用菜单不方便实现。

数据管理优点：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。

缺点：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。

统计分析优点：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。

缺点：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）。

它分析小型数据应该是非常顺手，但能读取的数据种类有限，据我所知基本上仅仅是纯文本数据和STATA本身的数据（*.dta），而且计算受内存大小和程序版本种类限制，所以无法处理特大型的数据。