SAS、Stata、SPSS、Eviews软件介绍与评论
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。
三大统计软件SASSTATASPSS比较
三大统计软件：SAS、Stata与SPSS比较Strategically using General Purpose Statistics Packages:A Look at Stata, SAS and SPSS中文版（自英文版本翻译）：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。
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
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。
16种常用统计分析软件介绍
16种常用统计分析软件介绍16种常用统计分析软件介绍来源：豆瓣1SAS统计软件SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制，1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人，统计软件采用按年租用制，年租金收入近12亿美元。
SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。
在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。
SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。
SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。
SAS最新版为9.0版。
网址：/。
SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。
尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，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。
SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。
也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。
它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。
各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。
SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC （质量控制模块）、SA/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS /FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF （交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。
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。
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
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பைடு நூலகம்，SPSS 公司已有 40 余年的成长历史。
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
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。
常用统计分析软件
常用统计分析软件常用的统计分析软件有很多，下面我将介绍一些常见的统计分析软件及其特点。
1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）：是一款统计分析软件，具有强大的数据处理、数据分析和报告生成功能。
它可进行描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、因子分析等常用统计分析。
2. SAS（Statistical Analysis System）：是一种完整的统计分析解决方案，包含数据管理、数据分析、统计建模和数据可视化等功能。
它适用于大规模数据的处理和分析，具有高效、稳定和灵活的特点。
3.R：是一种免费的开源统计分析软件，拥有丰富的统计分析函数和高级绘图功能。
R语言具有强大的数据处理能力和灵活的编程特点，适用于各种统计分析及数据可视化的需求。
4. Python：是一种通用的编程语言，也可以进行统计分析。
配合一些科学计算库（如NumPy、SciPy、Pandas等），Python可以进行各种统计分析任务，包括数据处理、数据分析、机器学习等。
5. Excel：是一种常用的电子表格软件，也可以进行一些简单的统计分析。
Excel提供了一些常用的统计函数和图表功能，对于小规模数据的分析和可视化比较便捷。
6.MATLAB：是一种功能强大的数学计算软件，也可以用于统计分析。
MATLAB提供了丰富的数学和统计函数，可以进行各种统计分析任务，包括回归分析、方差分析、时间序列分析等。
7. Stata：是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学研究。
Stata 具有易用的用户界面和灵活的命令语言，提供了丰富的统计分析函数和专门的模块，满足各种统计分析需求。
8. Minitab：是一种易学易用的统计分析软件，广泛应用于工业和质量管理等领域。
Minitab提供了丰富的统计分析和质量管理工具，方便用户进行数据处理和分析，能够生成报告和图表。
9. Gretl：是一种专门用于计量经济学研究的统计分析软件。
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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。
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。
Eviews
做基本（naive）的时序实证分析可以用。
很不错的软件。
不需要使用者有
多少理论知识，会用就行。
当然，在我看来任何serious 的研究是不能只用eviews
来完成的。
关于如何选择计量软件，下面是笔者的经验之谈。
我也只是简单的接触过
spss，eviews 和stata。
因为一开始准备做面板数据，所以很明显spss 是不可以
完成这一任务的，所以想用spss 来做面板数据的同学，你们放弃吧。
本来是准
备采用eviews 的，因为它是这几款中最简单的，如果想学的同学可以看看高铁梅老师的课件啊，讲解的很到位，使用eviews处理面板数据的关键是建立pool，
这个高老师的讲义里有，可以自己学习学习。
为什么最后放弃eviews，这个可能是跟这个软件的限制有关。
目前我自己总结的是如果我们所需要做的回归方程的解释变量数大于数据的年龄区间，比如我有5 个变量，时间区间为3 年，可能就做不了了。
所以，没办法，我只能转用stata 了。
学习了一点皮毛，想要深入学习stata 的同学可以看看连玉君老师的讲义，讲的很到位。