张亨整理 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题库
用哪种统计软体好SAS, SPSS, or Stata
用哪種統計軟體好？SAS, SPSS, or Stata?要作統計分析通常會需要安裝統計軟體，SAS, SPSS, and Stata就是其中三套知名的商業軟體。
雖然大部分我認識的人，用這三套軟體的原因都不是出於「自願」，而是看自己的老闆用什麼，但我還是決定寫下我的心得，讓有需要的人自行選擇。
簡單地說，SAS是要寫指令的，沒什麼下拉選單可以幫你作統計，SPSS主要是下拉選單，要手寫程式還不大容易(SPSS 17已支援)。
Stata是介於中間，你可用指令模式，忘了指令也可以下拉式選單來完成。
SASSAS是我覺得學習門檻最高的。
雖然SAS和Stata都需要寫程式，但SAS的程式比Stata 難寫得多。
我是因為以前偶而也寫點程式，所以學SAS不難。
舉幾個例子好了，SAS需要開頭和結尾都作宣告，像proc，每行結尾都要用;，最後還要加個run。
指令就像下面這樣。
此外，SAS畫出來的圖是真的很醜！我拿我以前的作業，讓大家看一下。
連我們老師那種死忠的SAS擁護者，都說他們會用別的軟體畫圖，讓人一整個無言啊.... SAS畫圖的門檻很高，有興趣的可到LCChien的部落格或是直接去他的繪圖技巧看看。
話說回來，SAS也不是一無是處。
第一，美國很多國家大型資料庫用的都是SAS，你要用Stata或SPSS還得轉換才行。
第二，沒寫過程式也不用那麼恐懼。
寫程式總是有寫程式的好處，因為你知道你每一步做什麼，做錯了你只要改幾個字就好。
用下拉式選單的話，如果你只給他看結果，別人可能不知道你怎麼做的。
要接手工作就不是那麼容易了。
如果你資料要修改的話，那寫程式是一定要的，因為你不會想要動到原本的資料(萬一誤刪了怎麼辦？)。
要create dummy variables，寫程式還是比較保險的。
SPSSSPSS因為都是下拉式選單，我覺得學習上應該是一點門檻也沒有or很低(前提是你要懂統計XD)。
畫面就像下面一樣。
SPSS的缺點其實就是SAS的優點，如果你要做dummy variables，或是你作問卷調查，要將幾個選項的分數加總，這在SPSS就比較複雜了。
统计学考研掌握常见统计软件的实际应用
统计学考研掌握常见统计软件的实际应用统计学考研是统计学专业研究生的入学考试，是考生进修和深造的重要途径。
在统计学考研中，掌握常见的统计软件已经成为一个不可或缺的要求。
统计软件在现代统计学研究和应用中发挥着至关重要的作用。
本文将介绍统计学考研中常用的统计软件以及它们的实际应用。
## 1. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件）是一款常见且功能强大的统计软件。
它广泛应用于社会科学研究和数据分析领域。
SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述统计、推断统计、探索性数据分析等。
不论是基本的 t 检验、方差分析，还是复杂的回归分析、因子分析等，SPSS都能帮助学者轻松完成。
## 2. SASSAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）是一款广泛应用于统计学、数据挖掘和大数据分析的软件。
SAS提供了强大的数据处理和分析功能，具备高效、灵活和稳定的特点。
对于大规模数据分析、复杂模型拟合和预测，SAS都能胜任。
在统计学考研中，掌握SAS将为你的研究提供有力的支持。
## 3. RR是一种功能强大的开源统计软件和编程语言。
它广泛用于统计学习、数据挖掘和计量经济学等领域。
R拥有丰富的统计分析函数和包，可以通过编写代码实现各种复杂的统计分析和图形展示。
它的开源特性使得R拥有庞大的用户社区，用户可以自由分享和获取各种统计学资源。
## 4. StataStata是一款广泛应用于社会科学和生物医学研究的统计软件。
它提供了丰富的统计分析和数据管理功能，如线性回归、生存分析、面板数据分析等。
Stata的语法简洁易学，而且具备强大的图形展示功能，可以满足研究者对于数据分析和结果呈现的需求。
## 5. ExcelExcel是一款常见而易于使用的电子表格软件，也可作为一种基础的统计工具。
虽然功能和上述专业统计软件相比较有限，但Excel擅长于数据处理和简单的统计分析。
R语言统计分析应用与SAS、SPSS的比较
R语⾔统计分析应⽤与SAS、SPSS的⽐较能够⽤来做统计分析的软件和程序很多，⽬前应⽤⽐较⼴泛的包括：SPSS, SAS、R语⾔,Matlab，S-PLUS,S-Miner等。
下⾯我们来看⼀下各应⽤的特点：SPSS: 最简单的，都是菜单操作，不过不利于⼆次程序开发。
SAS: 需要购买，该软件录⼊语⾔要⾮常精确，不能出错，难操作。
R语⾔：免费软件，可以菜单操作，不过⼀般要编程的，⼆次程序开发。
Matlab：基本是程序操作，和R语⾔差不多，不过功能⽐较强⼤。
S-PLUS: 需要购买，基本也是菜单操作，和SPSS差不多。
R与SPSS、SAS相⽐较，拥有⾮常突出的优势：1）产品线齐全。
在功能与产品线齐全上已经远远超出SPSS，⽽与SAS不相上下。
有些R的包，⽐如基因分析常⽤的Bioconductor在在线基因数据库连接等众多功能上甚⾄已经远远超出商业软件。
2）免费。
请注意，标记为TM或者®符号的软件均需要在SPSS、SAS的基础模块基础之上另⾏购买，费⽤往往在千元美元以上。
⽽R的⼀切功能均是免费。
3）开放。
由于R本⾝是⼀个统计语⾔环境，再新的统计模型也很快能实现，所以在结构⽅程模型、项⽬反应理论、认知诊断等众多⼼理测量所使⽤的功能上，没有现成的统计软件包，使⽤R则完全可以⾃⼰编写算法。
同样，由于R是完全开源，我们可以很快地基于研究者已经开发出的算法编写更适合⾃⼰情况的算法。
表：R与SAS、SPSS之⽐较主题SAS产品线SPSS产品线R语⾔相关包⾼级模块SAS/STAT®SPSS AdvancedModels™stat, MASS及众多扩展包基础模块SAS®SPSS Base™R联合分析SAS/STAT®: Transreg SPSS Conjoint™homals, psychoR , bayesm对应分析SAS/STAT®: Corresp SPSS Categories™homals, MASS, FactoMineR ade4, PTAk, cocorresp, vegan,made4, PsychoR⾃定义表格SAS Base® Report、SQL,TabulateSPSS Custom Tables™reshape数据接⼝SAS/ACCESS®SPSS Data AccessPack™DBI, foreign, RODBC数据挖掘Enterprise Miner™Clementine®rattle, arules, FactoMineR数据校验Various procedures Various procedures,SPSS DataPreparation™dprep, various functionsExact Tests SAS/STAT®: various SPSS Exact Tests™coin, elrm, exactLoglinTest, exactmaxsel, exactRankTests,及其他许多包基因分析SAS/Genetics®,SAS/Microarray® Solution®,JMP Genomics®⽆BioconductorGIS SAS/GIS®, SAS/Graph®SPSS Maps™maps, mapdata, mapproj, GRASS via spgrass6, RColorBrewer及其他包的部分功能交互图Enterprise Guide®SPSS Base™JGR, R Commander, pmg, SciviewsSAS/INSIGHT®⽆GGobi via rggobi iPlots,Mondrian via Rserve统计图SAS/GRAPH®SPSS Base™ggplot, gplots, graphics, grid, gridBase, hexbin, lattice, plotrix,scatterplot3d, vcd, lot, geneplotter, Rgraphics分析向导SAS/LAB®⽆⽆矩阵数学SAS/IML®, SAS/IML SPSS Matrix™R, matlab, Matrix, sparseM缺省值分析SAS/STAT®: MI SPSS Missing ValuesAnalysis™aregImpute (Hmisc), EMV, fit.mult.impute (Design), mice, mitools, mvnmle统筹研究SAS/OR®⽆glpk, linprog, LowRankQP, TSP统计效⼒检验SAS® Power and SampleSize Application, SAS/STAT:Power, GLM PowerSamplePower™asypow, powerpkg, pwr, MBESS品质控制SAS/QC®SPSS Base™qcc, spc回归模型SAS/BASE®SPSS Regression R, Hmisc, Design, lasso, VGAM, pda回归模型SAS/BASE®SPSS RegressionModels™R, Hmisc, Design, lasso, VGAM, pda抽样及调查SAS/STAT®: surveymeans,等SPSS ComplexSamples™pps, sampfling, sampling, spsurvey, survey结构⽅程模型SAS/STAT®: Calis Amos™sem⽂本分析Text Miner SPSS Text Analysis forSurveys™, Text Minerfor Clementine®Rstem, lsa, tm时间序列SAS/ETS®SPSS Trends™ ExpertModeler⼤量的包可完成决策树Enterprise Miner™SPSS ClassificationTrees™, AnswerTree™mboost, mvpart, party, pinktoe, quantregForest, rpart,rpart.permutation, randomForest, randomForests, tree。
常用的统计学软件及特点
常用的统计学软件及特点《常用的统计学软件及特点》概述：统计学软件在数据分析和统计建模中扮演着重要的角色。
随着大数据时代的到来，统计学软件的功能越来越强大。
本文将介绍一些常用的统计学软件以及它们的特点和优点。
1. SPSS（统计软件包 for 社会科学）：SPSS是一个广泛使用的统计软件，特点是功能强大且易于使用。
它提供了丰富的数据处理、数据转换、数据可视化和统计分析功能。
无论是初学者还是专业人士，都可以通过SPSS进行各种统计分析，如描述统计、推断统计、回归分析和因子分析等。
此外，SPSS还支持数据导入和导出，与其他应用程序的集成也非常方便。
2. SAS（统计分析系统）：SAS是另一个广泛使用的统计软件，以其强大的统计分析能力和数据管理功能而闻名。
SAS提供了一系列的工具和过程，可以应对大规模数据集的处理和分析。
它支持多种数据格式，可以通过编程语言进行自定义分析，并且可以在不同平台上运行。
SAS还具有数据挖掘和数据可视化的功能，可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息。
3. R：R是一个开源的统计学软件，被广泛认可为数据分析和统计建模的首选工具之一。
R拥有庞大的用户社区和丰富的扩展包，用户可以通过适当的包来满足自己特定的分析需求。
R提供了强大的统计函数和图形功能，可以进行各种数据处理、统计分析和可视化操作。
与其他商业软件不同，R是免费的，并且在学术界和研究领域得到了广泛的应用。
4. Python：虽然Python本身不是一款专门的统计学软件，但它的数据处理和统计分析功能得到了广泛的认可。
Python具有简洁且易于学习的语法，内置了许多处理数据和进行统计分析的库，如NumPy、SciPy和Pandas等。
由于Python在机器学习和人工智能领域的强大应用，它也成为了数据科学家和统计学家的常用工具之一。
总结：统计学软件在数据分析和统计建模中起着重要的作用。
SPSS和SAS是功能强大、受欢迎的商业软件，适用于各种统计分析任务。
应用语言学常见的统计工具
在应用语言学研究中，统计工具是一种常用的工具，能够帮助研究人员更好地处理数据，进行词频分析、词性标注和语法标注等操作，提高研究效率。
以下是一些常见的统计工具和它们的主要应用场景和特点：1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）：这是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的统计软件之一，它的功能和作用包括数据定义、操作管理、开放的数据接口、统计图表制作等，是一个功能强大、应用广泛的统计软件。
2. SAS（Statistical Analysis System）：作为统计学领域的巨头，SAS提供了强大的数据处理和分析功能，广泛应用于各种领域的统计分析，如市场研究、金融、统计教育等。
SAS是一个全面的、多功能的统计软件，支持多种编程语言和数据格式，可以实现多种复杂的统计分析，如回归分析、因子分析、方差分析等。
3. MATLAB（Matrix Laboratory）：MATLAB是一个数学计算和数据分析软件，广泛应用于自然科学、工程学、医学、数学等领域。
MATLAB提供了丰富的数学和统计工具，如矩阵运算、线性代数、数值计算、统计分析等。
MATLAB的一个优点是它可以与其他软件和工具进行无缝集成，例如与SPSS、SAS等统计软件进行数据交换。
4. R语言（R Programming Language）：R语言是一个开源的、免费的、灵活的统计分析语言和编程语言，它可以与其他软件和工具进行无缝集成。
R语言的一个优点是它提供了大量的统计包，可以实现多种复杂的统计分析，如回归分析、因子分析、方差分析等。
R语言的另一个优点是它有一个活跃的社区，可以方便地从网上获取到各种开源的统计分析程序和包。
5. Excel：Excel是一个广泛使用的电子表格软件，它也提供了一些统计分析功能，如描述性统计分析、t检验、方差分析等。
Excel 的一个优点是它易于使用，特别是对于那些没有统计背景的人来说，可以快速上手。
SAS、Stata、SPSS、Eviews软件介绍与评论
最近大家都在忙着写毕业论文，很多同学很不幸跟我一样选择走上了实证论文这条不归路。
作为一个从来没学过计量经济学的小菜鸟，这个真的很折磨人。
作为一个菜鸟，也有些菜鸟心得，下面给后来的新菜鸟们一些自己的小收获，仅供参考啊。
可能有些方面不是很完善，或者干脆就是错误的理解，还请各位不吝赐教。
在开始介绍之前，先偷来一篇关于我们经常用的几款计量软件（sas，stata,spss，eviews）的对比：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。
统计师行业中的常用数据处理软件介绍
统计师行业中的常用数据处理软件介绍在统计师行业中，数据处理软件是非常重要的工具之一。
它们能够提供大量的统计分析功能，帮助统计师更加高效地处理和分析数据。
本文将介绍一些常用的数据处理软件，以供统计师参考选择。
一、SPSS统计软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、市场调研和医药等领域。
它具备数据清洗、统计描述、回归分析、分类分析、聚类分析以及数据可视化等功能。
SPSS的界面友好，易于上手，适合初学者使用。
二、SAS统计软件SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，适用于大规模数据分析和建模。
它具备强大的数据处理能力，支持数据清洗、数据管理、数据挖掘、多元统计分析、生存分析等功能。
SAS的优势在于数据处理的灵活性和处理大数据的能力，在金融领域和医学研究中应用广泛。
三、R语言R语言是一种免费的开源统计分析软件，被认为是统计学家和数据科学家的利器。
R语言提供了丰富的统计分析函数和图形绘制功能，具备数据清洗、数据探索、模型拟合、统计推断等功能。
R语言拥有庞大的社区支持和包管理系统，用户可以根据需要选择合适的包扩展功能。
四、PythonPython是一种通用编程语言，也是数据分析领域的重要工具。
Python通过强大的第三方库（如NumPy、Pandas和Matplotlib等）提供了丰富的数据处理和分析功能。
统计师可以使用Python进行数据清洗、数据整合、数据可视化、建模和机器学习等任务。
Python易于学习和使用，并且在数据科学领域有着广泛的应用。
五、ExcelExcel是一种常见的办公软件，也被广泛应用于数据处理和分析。
Excel提供了基础的统计分析功能，包括描述统计、回归分析、假设检验等。
对于小规模数据的处理，Excel可以满足基本需求。
然而，在处理大规模数据或复杂的统计分析时，Excel的功能相对有限。
常用统计数据分析软件
常用统计数据分析软件数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色，而统计数据分析软件就是其中不可或缺的工具之一。
在大数据时代，数据的处理和分析变得非常复杂和庞大，需要借助先进的统计分析软件来加快分析和决策过程。
本文将介绍一些常用的统计数据分析软件，并讨论它们的特点和优势。
1. SPSSSPSS（统计数据分析软件）是一种统计分析软件，它具有强大的功能和易于使用的界面。
SPSS可以用于数据管理、数据清理、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析、因子分析等。
它可以帮助用户探索和理解数据，支持多种数据类型和数据格式，适用于不同行业和领域的数据分析工作。
2. SASSAS（统计分析系统）是另一种流行的统计数据分析软件，它提供了广泛的数据处理和分析功能。
SAS可以用于数据的整理和准备、统计分析、数据挖掘和预测建模等。
SAS具有丰富的统计算法和模型，可以针对不同类型的数据进行分析和建模。
3. RR是一种开源的统计计算和图形软件，它被广泛应用于数据科学和统计分析领域。
R具有丰富的包和工具，可以进行各种统计分析、数据可视化、机器学习和深度学习等。
R的优势在于它的灵活性和可扩展性，用户可以自行编写代码和算法来实现特定的分析任务。
4. ExcelExcel是一种广泛使用的电子表格软件，它也提供了一些简单的统计分析功能。
Excel可以用于数据输入、数据清理、数据可视化和基本的统计计算等。
虽然Excel的统计功能相对有限，但对于一些简单的数据分析任务仍然很有用。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，也被广泛应用于数据分析和统计建模。
Python有许多强大的库和框架，如Pandas、NumPy、Matplotlib和SciPy，可以支持各种数据处理和分析任务。
通过编写Python代码，用户可以实现复杂的统计分析和机器学习算法。
总结而言，常用的统计数据分析软件包括SPSS、SAS、R、Excel和Python等。
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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。