ベストアンサー
統計とプログラミングの高度さのレベル、および作業環境によって異なります。
Rは、プログラミングスキルが非常に優れている場合、おそらく最良の選択肢です。無料でオープンソースなので、地球上のほぼすべての種類の統計関数にアクセスできます。ただし、これはプログラミング言語であり、統計パッケージではないため、フロントエンドとバックエンドで比較的脆弱です。つまり、データの入力と準備、およびフォーマットと出力です。プログラムが可能で、派手な出力ではなく数値が必要な場合は、おそらくRが適しています。
正式には、SASは、完全に構造化された機能的な統計であるという点で、SPSSに最も近いものです。データ分析のすべてのタスクを最初から最後まで処理できるパッケージ。欠点は、SPSSと同様に、SASの価格が個々のユーザー向けではなく、ライセンスのコストが5桁になることです。 （これは、実際にはSPSSに先行しており、SPSSは、長年のビジネスの後でのみSASに一致するように価格設定ポリシーを変更しました。）したがって、SPSSのようにSASを購入する可能性は低くなりますが、企業や大学で働いている場合は、おそらくアクセスできるでしょう。
ほとんどの個人アナリストの財務範囲で最も人気のある統計パッケージは、Stataです。 SASまたはSPSSよりもはるかに低い価格で（学生にとってはさらに低価格で）、幅広いデータ処理および分析機能を提供します。統計パッケージが必要で、巨大な機関と関係がない場合は、これが最善の方法かもしれません。
回答
これに対する答えは、多くの要因によって異なります。私の経験で最大の推進力は次のとおりです：1）。プログラミング/ CSに精通している、2）。モデリングのライフサイクルのどこでソフトウェアが必要か、3）。データセットのサイズ、4）。コスト感度と5）。移植性が重要である/兄貴が懸念している程度。
1）。プログラミング/ CSに精通している：これらの概念に精通している場合は、C、JAVA、Fortran、Python、またはRに問題はありません（私の意見では、SPSSの代替として使用するのが最も難しいものから最も難しいものまでリストされています）。 Rを使用しても、人々が十分に指摘していないのは、プログラミングの経験があまりない人々の学習曲線の急勾配です。それは乗り越えられないものではなく、そこにはたくさんのリソースがありますが、それまでにコマンドラインを使用したことがなければ、Rでさえ完全に異質に見えるでしょう。 Pythonにはいくつかの優れたパッケージ（scipy、numpy、Sage）もあり、他のすべてのライブラリの利点がありますが、プログラミングの経験があまりない人にとってはRよりも使いにくいでしょう。 Rには、無料の妥当なGUIと開発環境がいくつかありますが、それでもSPSS、SAS、またはSTATAほど簡単には使用できません。
2）。モデリングライフサイクルのポイント：ライフサイクルは、データ構築、データクリーニングと操作、データ分析、データ提示の4つの異なるポイントがあると特徴づけます。ライフサイクルのフロントエンドにいる場合、MySQLのようなものは、データの操作と保存に最適であるため、非常に理にかなっています。構造化データを使用するだけでなく、Webを調達したい場合は、もう一度プログラミング言語が必要になります。純粋な分析には、R、STATA、Python、SAS、MATLAB、S +、およびREvolutionがすべてある程度役立ちます。最後に、プレゼンテーションがあなたにとって最も重要である場合、ラテックスはコンドームが作られていると思うものであると私は思います。SPSSとそれほどではないにせよSASがあなたの最良の選択肢だと思います。 Rグラフィックスはオブジェクト指向ではないため、非常に急な学習曲線があります（ただし、Rグラフィックスを理解すれば合理的です）。箱から出してすぐに使える素敵で使いやすいプレゼンテーションは、あなたがお金を払う必要があるものです。これは私の経験だと思います。
3）。ビッグデータ（1GB以上）を使用している場合は、キャッシュシステム（SPSS、SAS、またはREvolution）を介して処理できるソフトウェアの料金を支払うか、データベースシステムを使用する必要があります。当然、独自のコードを作成することもオプションですが、困難な場合があります。
4）。コスト感応度：リストされているフリーウェアには、その値札の利点があります。
5）。これが実際に起こった組織で働いたことがあるので、SASがライセンスを処理する方法に人々が関心を持つべきだと断言できます。 MATLAB、SPSS、または他のほとんどのソフトウェアとは異なり、SASのユーザー契約には、SASのパッケージに依存している場合に、IPに対する権利を主張できる言語があります。彼らが私たちの事業に参入したいと決めたら、SASの使用をやめなければならなかったので、SASコードのこれらのライブラリはすべて役に立たなくなりました（一部はWPSで実行できますが、ほとんどは実行できません）。もちろん、ライセンスに50倍以上支払うこともできましたが、断念することにしました。プロプライエタリソフトウェアを組織の中心に置くことは非常に危険です。Rとデータベースは、グラフ化とすぐに判読できる出力以外のほぼすべての優れた代替手段であることがわかりました。