三大统计软件SASSTATASPSS比较
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。
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。
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。
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。
统计数据分析软件介绍
统计数据分析软件介绍随着信息时代的到来，数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一部分。
统计数据分析软件的出现，为我们提供了一个更高效、更准确地分析数据的工具。
本文将介绍几款常用的统计数据分析软件，帮助读者更好地了解和选择适合自己需求的软件。
1. ExcelExcel是最为常见和广泛使用的统计数据分析软件之一。
它具有强大的数据处理和分析功能，可以进行简单的数据整理、排序、筛选等操作。
同时，Excel还提供了丰富的图表和图形功能，帮助用户更直观地展示数据分析结果。
虽然Excel的功能相对简单，但对于初学者或者进行简单数据分析的用户而言，它是一个非常实用的工具。
2. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计数据分析软件，主要用于社会科学领域的数据分析。
它提供了丰富的统计分析方法和模型，包括描述性统计、回归分析、方差分析等。
SPSS具有友好的用户界面和直观的操作，使得用户可以轻松地进行数据分析和结果解释。
同时，SPSS还支持数据可视化，用户可以通过图表和图形来展示分析结果，使得数据更加生动和易于理解。
3. SASSAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的统计数据分析软件，被广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、市场等。
SAS提供了全面的数据处理和分析功能，包括数据清洗、数据转换、数据挖掘等。
它还支持复杂的统计分析方法和模型，如聚类分析、时间序列分析等。
SAS的优势在于其稳定性和可靠性，适用于处理大规模和复杂的数据集。
4. RR是一种开源的统计数据分析软件，具有强大的统计分析和数据可视化功能。
它提供了丰富的统计分析方法和模型，用户可以根据自己的需求编写自定义的分析代码。
R还有一个庞大的用户社区，用户可以通过社区分享和交流经验，获取帮助和解决问题。
虽然R的学习曲线较为陡峭，但一旦掌握了基本的语法和概念，用户可以充分发挥其灵活性和自由度。
统计学中的统计分析软件比较研究
统计学中的统计分析软件比较研究统计学是一门应用广泛的学科，主要研究数据的收集、处理、分析和解释。
统计分析软件作为计算机时代的产物，对于实现数据分析和统计学原理的实践非常重要。
在如今的市场中，有着诸多的统计分析软件，例如SPSS、SAS、Stata、R、Python等等。
这些软件在数据分析及各领域研究工作中是不可缺少的工具。
对于研究人员、分析师、数据工程师等专业人士来说，选择一款合适的统计分析软件十分重要。
首先，让我们来了解一下SPSS。
SPSS是一种由IBM公司开发的专业统计分析软件。
该软件可用于数据管理、数据分析和数据挖掘等任务。
SPSS广泛应用于社会科学、医疗卫生、金融、教育等领域的研究。
它提供了广泛的统计功能，包括描述性统计、探索性统计、Hypothesis Testing等。
此外，SPSS可以在各种数据文件格式之间进行转换，并具有强大的数据分析功能，例如回归，因子分析，聚类，主成分分析等等。
总的来说，SPSS可以说是功能齐全、易学易用并且适用于各种研究类型的工具。
其次是SAS软件。
SAS是一个由美国SAS Institute开发的统计分析软件，主要用于商业和政府等领域。
SAS具有非常强大的数据整合、管理能力，并且对于大型数据集的处理能力也非常出色。
SAS中分析模块非常丰富，包括按照分布拟合、生存分析、交叉表，以及基于方差分析等等。
SAS也是唯一一个核定产品被联邦健康部等机构认可使用的统计分析软件。
其次是Stata。
Stata是由StataCorp开发的一款统计软件，在了解每个变量的详细情况上具有非常强大的功能。
Stata可以进行面板估计、几率回归、Probit回归和广义线性模型等分析。
Stata也是方法学研究人员、社会科学家、公共卫生学家、生物统计学家、经济学家和金融实践者的重要工具。
最后是R和Python。
R是一种免费的统计软件，可用于数据分析、图形展示和统计建模。
R的语言结构可以很容易地通过编写脚本来进行扩展。
SAS,Stata 和SPSS三大统计软件比较 钟节鸣
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。
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。
SPSS
常用统计软件简介SPSS (Ver18) –最为常用的统 计软件 最初软件全称为“社会科学统计软件包” （SolutionsStatistical Package for the Social Sciences）；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 SPSS （Statistical Product and Service Solutions） 2009年，IBM收购SPSS公司，现产品称为 IBM SPSS STATISTICS 18
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（与SAS相比而言）。 从SPSS15起，也可以同时对多个文件进行操 作，它的数据文件变量和记录的数量则是由你 的磁盘空间来限定。
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
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。
常用统计学软件及其对比与评估研究
常用统计学软件及其对比与评估研究统计学软件在现代数据分析和研究中扮演着重要的角色。
随着数据量的不断增加和分析需求的不断提高，选择一个适合自己需求的统计学软件变得尤为重要。
本文将对常用的统计学软件进行对比与评估，帮助读者更好地了解各软件的特点和适用领域。
1. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大且易于使用的统计学软件。
它提供了丰富的统计分析功能，包括描述统计、推断统计、回归分析、因子分析等。
SPSS的优点在于它的用户友好性和广泛的应用领域。
无论是社会科学研究、市场调查还是医学统计分析，SPSS都能提供一系列的分析工具和可视化功能。
然而，SPSS在处理大规模数据时可能会出现性能瓶颈，并且它的定价相对较高。
2. SASSAS（Statistical Analysis System）是一款专业的统计学软件，被广泛应用于医学、金融、市场调研等领域。
SAS以其强大的数据处理能力和丰富的统计分析功能而闻名。
它支持复杂的数据操作和数据挖掘技术，能够处理大规模数据，并提供高质量的统计分析结果。
然而，SAS的学习曲线相对较陡峭，对于初学者来说可能需要一定的时间来适应。
3. RR是一款开源的统计学软件，具有广泛的用户群体和活跃的社区支持。
R提供了丰富的统计分析包，可以满足各种不同的分析需求。
它的优点在于它的灵活性和可扩展性。
用户可以根据自己的需求编写自定义的统计分析代码，并且可以通过安装各种扩展包来增加功能。
然而，R的学习曲线相对较陡峭，需要一定的编程基础和统计学知识。
4. PythonPython是一种通用编程语言，也可以用于统计分析。
Python提供了许多强大的统计学库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
这些库提供了丰富的数据处理和统计分析功能，使得Python成为一个流行的统计学工具。
Python的优点在于它的易学性和灵活性。
学习统计软件sas与spss的总结
竭诚为您提供优质文档/双击可除学习统计软件sas与spss的总结篇一：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statisticalAnalysissystem，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noRThcARoLInA州立大学1966年开发的统计分析软件。
1976年sAs软件研究所（sAsInsTITuTeInc）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（computerResourcecenter）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sTATAJournal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（statisticalproductandservicesolutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
统计学中的统计软件与编程语言
统计学中的统计软件与编程语言统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，对于各行各业的决策和发展具有重要的作用。
在统计学的实践中，统计软件和编程语言扮演着重要的角色，它们帮助统计学家们更高效地处理数据、进行分析和进行可视化展示。
本文将探讨统计学中常用的统计软件和编程语言，并分析它们的特点和应用。
一、统计软件统计软件是专门为统计分析而设计的软件工具。
它们通常具有用户友好的图形界面，能够通过简单的操作进行数据的输入、运算和输出。
目前市场上有许多知名的统计软件，如SPSS、SAS、R、Stata等。
1. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款最早的统计软件，被广泛应用于社会科学领域。
它提供了一系列的统计分析方法和数据可视化的功能，具有易学易用的特点，适合初学者使用。
2. SASSAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大的统计软件，被广泛应用于商业和科研领域。
它具有丰富的数据处理和分析功能，并且在大规模数据分析方面表现出色。
SAS语言是该软件的编程语言，用户可以通过编写代码实现复杂的统计分析。
3. RR是一种自由开源的统计软件和编程语言，逐渐成为统计学和数据科学领域的主流工具。
R具有广泛的统计函数库，可以进行各种统计分析和数据可视化操作。
R的强大之处在于其开源性，用户可以根据自身需求进行自定义编程。
4. StataStata是一款专业的统计软件，主要应用于社会科学和经济学领域。
它拥有强大的数据处理和分析功能，并且具有直观、清晰的统计报告和图表生成能力。
Stata也支持编写代码进行复杂分析，是许多研究人员的首选工具。
二、编程语言编程语言在统计学中的应用也愈发重要。
通过编程语言，统计学家可以灵活地处理数据和实现自定义的统计算法。
以下是统计学中常见的编程语言：1. PythonPython是一种多功能的编程语言，也被广泛应用于统计学和数据科学领域。
统计软件应用
统计软件应用统计学作为一门重要的学科，为人们提供了一种解释和分析数据的方法。
在过去，人们通常手动计算数据，这无疑是一项庞大而耗时间的任务。
然而，随着计算机技术的发展和统计软件的兴起，统计学的应用变得更加高效和精确。
统计软件是指用于处理、分析和解释数据的计算机程序。
它们能够替代传统的手动计算方法，大大提高数据分析的速度和准确度。
下面将介绍几种常用的统计软件及其应用领域。
一、SPSS统计软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计软件，主要用于社会科学领域的数据分析和统计。
它提供了丰富的数据处理和分析功能，包括数据清洗、描述性统计、推断统计等。
SPSS在社会学、心理学、市场营销等领域被广泛使用。
例如，在市场调研中，研究人员可以使用SPSS对收集到的数据进行清理、整理和分析，以得出关于目标受众的特征、购买意向等重要信息。
另外，在心理学研究中，研究者可以利用SPSS进行数据分析，从而探索变量之间的关系和影响。
二、SAS统计软件SAS（Statistical Analysis System）是一款专业的统计软件，主要应用于商业和医学领域的数据分析。
SAS具有丰富的统计算法和模型，可以进行复杂的数据挖掘、模式识别和预测分析。
在企业决策中，SAS可以帮助管理人员分析市场趋势、客户行为和产品需求，提供有力的依据和支持。
在医学研究中，SAS可以从大规模的医疗数据中提取有价值的信息，辅助医生和研究人员进行疾病诊断、治疗方案制定等。
三、Excel统计功能Excel是一种广泛使用的电子表格软件，同时也具备基本的统计功能。
尽管其功能相对简单，但仍然可以满足一些日常的统计需求。
在教育和科研领域，许多学生和研究人员使用Excel进行数据录入和简单的统计分析。
例如，他们可以使用Excel计算平均值、标准差和相关系数等统计指标，从而得出初步的结果和结论。
SAS、PASS、Stata三种常用软件样本量计算方法及结果差异的比较
即研究样本袁然后由样本统计量推断总体参数遥 样 本过小袁结果不稳定袁不能真实地反映总体规律曰而 样本量过大袁会增大研究的难度袁并造成人力尧物力的 浪费[7]遥 所以合理的样本量袁一方面袁可以在既定的经 费下保证精确度和可靠性曰另一方面袁可以在既定的 精确度和可靠性合理利用资源袁保证抽样推断的最大 效果遥
检验 效能 1-茁=0.80袁0.90袁0.95曰 两总 体率 p2=0.10袁 驻p=0.025袁0.05袁0.10袁噎袁0.80曰双侧检验遥 1.2.2.1 SAS 9.3 程序[12]院
procpower; twosamplefreq groupweights=(11) pdiff=0.025 0.05 0.10.20.30.40.50.60.70.8 refproportion=0.1 power=0.80.90.95
[摘要] 目的 分析和探讨运用 SAS尧PASS尧Stata 3 种软件在两均数渊率冤比较中进行样本量估计的结果差异袁推荐合
适的样本量估计软件遥 方法 通过设定不同的参数情况袁分别运用 3 种软件计算各自样本量袁并且与公式计算结
果进行比较遥 结果 在两均数比较时袁Stata 和 PASS 的样本量估计结果最准确袁不同的参数会影响 SAS 的结果曰在
差[9-11]遥 假设两组样本量相等袁所需样本量可由下式
估计院
n1=n2=
2渊u琢+u茁冤2滓2 啄2
渊1冤
1.1.2 参数设置
SAS、PASS、Stata三种常用软件样本量计算方法及结果差异的比较
SAS、PASS、Stata三种常用软件样本量计算方法及结果差异的比较目的分析和探讨运用SAS、PASS、Stata 3种软件在两均数（率）比较中进行样本量估计的结果差异，推荐合适的样本量估计软件。
方法通过设定不同的参数情况，分别运用3种软件计算各自样本量，并且与公式计算结果进行比较。
结果在两均数比较时，Stata和PASS的样本量估计结果最准确，不同的参数会影响SAS的结果；在两个率比较时，SAS最准确，PASS的准确性与样本量大小有关系，Stata结果偏大且受不同参数的影响。
结论不同软件计算结果并不一致，综合考虑推荐用SAS软件进行两样本均数（率）比较的样本量估计。
标签：样本量估计；SAS；PASS；Stata样本量（sample size）是指承受研究实施的样本所包含之观察单位数，或样本例数。
除个别设计方法外，在研究设计中必须确定需要多少实验对象或观察对象。
样本量对研究效果有重要影响，在小样本研究中尤其如此[1]。
一系列规范的的医学研究报告，如加强观察性流行病学研究报告质量的声明和临床试验报告统一标准等均要求在研究报告中描述“如何计算样本含量”[2-6]。
开展一项研究，往往因为各种因素（人力、物力、经费等）限制，只能对总体中的一部分进行研究，即研究样本，然后由样本统计量推断总体参数。
样本过小，结果不稳定，不能真实地反映总体规律；而样本量过大，会增大研究的难度，并造成人力、物力的浪费[7]。
所以合理的样本量，一方面，可以在既定的经费下保证精确度和可靠性；另一方面，可以在既定的精确度和可靠性合理利用资源，保证抽样推断的最大效果。
目前可以用于估计样本含量的软件很多，其中较常用的有SAS、Stata、PASS 等。
SAS是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件，在国际上被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到了广泛应用[8]；Stata是Statacorp 于1985年开发的统计程序，在全球范围内被广泛应用于经济学、社会学及流行病学等领域；PASS是由Hintze等人研发，专门用于计算样本量的统计软件，操作简便快捷。
世界三大统计分析软件比较
世界三大统计分析软件的比较：2007-04-10SAS（多变量数据分析技术与统计软件）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）、SAS/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。
SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。
SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。
用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。
此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。
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 语言剖析比较及其余统计软件概括一、（一）SAS,STATA,SPSS,R语言简介SAS 简介SAS（全称 Statistical Analysis System，简称 SAS,翻译成汉语是统计剖析系统）是全世界最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966 年开发的统计剖析软件。
1976 年 SAS 软件研究所（SAS INSTITUTE INC ）成立，开始进行 SAS 系统的保护、开发、销售和培训工作。
时期经历了很多版本，并经过多年来的完美和发展， SAS 系统在国际上已被誉为统计剖析的标准软件，在各个领域获取宽泛应用。
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 是一套供给其使用者数据剖析、数据管理以及绘制专业图表的完好及整合性统计软件。
它供给许很多多功能，包含线性混淆模型、平衡重复频频及多项式普罗比模式。
新版本的 STATA 采纳最具亲和力的窗口接口，使用者自行成立程序时，软件能供给拥有直接命令式的语法。
STATA 供给完好的使用手册，包含统计样本成立、解说、模型与语法、文件等超出一万余页的第一版品。
除此以外， STATA 软件能够透过网络及时更新每日的最新功能，更能够得悉世界各地的使用者关于 STATA 公司提出的问题与解决之道。
使用者也能够透过STATA Journal 获取许很多多的有关讯息以及书本介绍等。
此外一个获取宏大资源的管道就是STATAlist，它是一个独立的listserver，每个月交替供给使用者超出 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。
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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。
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。
English Version：SASGeneral use. SAS is a package that many "power users" like because of its power and programmability. Because SAS is such a powerful package, it is also one of the most difficult to learn. To use SAS, you write SAS programs that manipulate your data and perform your data analyses. If you make a mistake in a SAS program, it can be hard to see where the error occurred or how to correct it.Data Management. SAS is very powerful in the area of data management, allowing you to manipulate your data in just about any way possible. SAS includes proc sql that allows you to perform sql queries on your SAS data files. However, it can take a long time to learn and understand data management in SAS and many complex data management tasks can be done using simpler commands in Stata or SPSS. However, SAS can work with many data files at once easing tasks that involve working with multiple files at once. SAS can handle enormous data files up to 32,768 variables and the number of records is generally limited to the size of your hard disk.Statistical Analysis. SAS performs most general statistical analyses (regression, logistic regression, survival analysis, analysis of variance, factor analysis, multivariate analysis). The greatest strengths of SAS are probably in its ANOVA, mixed model analysis and multivariate analysis, while it is probably weakest in ordinal and multinomial logistic regression (because these commands are especially difficult), robust methods (it is difficult to perform robust regression, or other kinds of robust methods). While there is some support for the analysis of survey data, it is quite limited as compared to Stata.Graphics. SAS may have the most powerful graphic tools among all of the packages via SAS/Graph. However, SAS/Graph is also very technical and tricky to learn. The graphs are created largely using syntax language; however, SAS 8 does have a point and click interface for creating graphs but it is not as easy to use as SPSS.Summary. SAS is a package geared towards power users. It has a steep learning curve and can be frustrating at first. However, power users enjoy the its powerful data management and ability to work with numerous data files at once.StataGeneral Use. Stata is a package that many beginners and power users like because it is both easy to learn and yet very powerful. Stata uses one line commands which can be entered one command at a time (a mode favored by beginners) or can be entered many at a time in a Stata program (a mode favored by power users). Even if you make a mistake in a Stata command, it is often easy to diagnose and correct the error.Data Management. While the data management capabilities of Stata may not be quite as extensive as those of SAS, Stata has numerous powerful yet very simple data management commands that allows you to perform complex manipulations of your data with ease. However, Stata primarily works with one data file at a time so tasks that involve working with multiple files at once can be cumbersome. With the release of Stata/SE, you can now have up to 32,768 variables in a Stata data file but probably would not want to analyze a data file that exceeds the size of your computers memory.Statistical Analysis . Stata performs most general statistical analyses (regression, logisticregression, survival analysis, analysis of variance, factor analysis, and some multivariate analysis). The greatest strengths of Stata are probably in regression (it has very easy to use regression diagnostic tools), logistic regression, (add on programs are available that greatly simplify the interpretation of logistic regression results, and ordinal logistic and multinomial logistic regressions are very easy to perform). Stata also has a very nice array of robust methods that are very easy to use, including robust regression, regression with robust standard errors, and many other estimation commands include robust standard errors as well. Stata also excels in the area of survey data analysis offering the ability to analyze survey data for regression, logistic regression, poisson regression, probit regression, etc...). The greatest weaknesses in this area would probably be in the area of analysis of variance and traditional mutivariate methods (e.g. manova, discriminant analysis, etc.).Graphics. Like SPSS, Stata graphics can be created using Stata commands or using a point and click interface. Unlike SPSS, the graphs cannot be edited using a graph editor. The syntax of the graph commands is the easiest of the three packages and is also the most powerful. Stata graphs are high quality, publication quality graphs. In addition, Stata graphics are very functional for supplementing statistical analysis, for example there are numerous commands that simplify the creation of plots for regression diagnostics.Summary. Stata offers a good combination of ease of use and power. While Stata is easy to learn, it also has very powerful tools for data management, many cutting edge statistical procedures, the ability to easily download programs developed by other users and the ability to create your own Stata programs that seamlessly become part of Stata.SPSSGeneral use. SPSS is a package that many beginners enjoy because it is very easy to use. SPSS has a "point and click" interface that allows you to use pulldown menus to select commands that you wish to perform. SPSS does have a "syntax" language which you can learn by "pasting" the syntax from the point and click menus, but the syntax that is pasted is generally overly complicated and often unintuitive.Data Management. SPSS has a friendly data editor that resembles Excel that allows you to enter your data and attributes of your data (missing values, value labels, etc.) However, SPSS does not have very strong data management tools (although SPSS version 11 added commands for reshaping data files from "wide" format to "long" format, and vice versa). SPSS primarily edits one data file at a time and is not very strong for tasks that involve working with multiple data files at once. SPSS data files can have 4096 variables and the number of records is limited only by your disk space.Statistical Analysis. SPSS performs most general statistical analyses (regression, logistic regression, survival analysis, analysis of variance, factor analysis, and multivariate analysis). The greatest strengths of SPSS are in the area of analysis of variance (SPSS allows you to perform many kinds of tests of specific effects) and multivariate analysis (e.g. manova, factor analysis, discriminant analysis) and SPSS 11 has added some capabilities for analyzing mixed models. The greatest weakness of SPSS are probably in the absence of robust methods (we know of no abilities to perform robust regression or to obtain robust standard errors), the absence of survey data analysis (we know of no tools in this area).Graphics. SPSS has a very simple point and click interface for creating graphs and once you create graphs they can be extensively customized via its point and click interface. The graphs are very high quality and can be pasted into other documents (e.g. word documents or powerpoint). SPSS does have a syntax language for creating graphs but many of the features in the point and click interface are not available via the syntax language. The syntax language is more complicated than the language provided by Stata, but probably simpler (but less powerful) than the SAS language.Summary. SPSS focuses on ease of use (their motto is "real stats, real easy", and it succeeds in this area. But if you intend to use SPSS as a power user, you may outgrow it over time. SPSS is strong in the area of graphics, but weak in more cutting edge statistical procedures lacking in robust methods and survey methods.Overall SummaryEach package offers its own unique strengths and weaknesses. As a whole, SAS, Stata and SPSS form a set of tools that can be used for a wide variety of statistical analyses. With Stat/Transfer it is very easy to convert data files from one package to another in just a matter of seconds or minutes. Therefore, there can be quite an advantage to switching from one analysis package to another depending on the nature of your problem. For example, if you were performing analyses using mixed models you might choose SAS, but if you were doing logistic regression you might choose Stata, and if you were doing analysis of variance you might choose SPSS. If you are frequently performing statistical analyses, we would strongly urge you to consider making each one of these packages part of your toolkit for data analysis.。