[讨论]Stata与R比较

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Stata与R比较：
       我学用Stata已有几年了，感觉它易学易用，运行速度快，且功能强大；但也觉得它在相同变量与观测单位的情况下（如5000个单位，15个变量），好象对内存容量要求要比其它统计软件高，而且它的使用手册非常难求（Stata10之前难求，但在Stata11软件中手册已随之提供）。
      最近有部分同学和同事建议我用R，虽然R及其相关材料是自由、免费（版权问题）的，但我觉得R较Stata难以上手。开始自学时，不看任何相关资料，我学Stata时约2个小时后基本可用命令作一些简单的分析，而我用同样多的时间却摸不着R的门道，而且，我认为当前很多人对R的热情主要是因它“免费”，这种“免费”能维持多久，或者是为免费来维护或更新R软件及其各程序包计算的准确性等而投入的人力、财力、时间与情感能维持多久，我看得观察一段时间。
     Stata软件购买费用并不高，以单用户的标准版来说，估计价格在3500到6000元RMB之间，且可终生使用（并非租用）。
    再说，就我国目前的统计专业而言，至少能熟练（知道算法，能编出应用程序的程度）使用一种统计软件的硕士生博士生的比例并不高， 所以，对统计专业本科生而言，我个人认为Stata似乎比R更合适。
     请各位谈谈自己的看法 ！！

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关键词：Stata tata stata11软件 stata软件 Stata11 讨论 Stata

stata确实比R容易上手 但是编程方面个人觉得stata不如R灵活 尤其是如果还想弄些交互式图形用户界面的话 stata基本上只能实现很简单的对话框

对统计专业本科生而言 stata易用 效率高 但是如果是长期要做统计研究下去的话，R可以给出很多便利，正是因为其不那么容易上手，才应该早接触 早学

我有stata7的全套手册，看手册其实也挺累的

stata公司的中文计划已启动了数年，但是不知道为什么10都推出了，还不出中文版

手册还是要看的，
中文也只是菜单吧，stata以命令为主，所有，没有中文也是可以的。

首先纠正楼主一个错误的观点——免费！

国内大部分的“免费”都是“盗版”。而R的免费是因为R是一款开源软件，就如同Emacs和Latex一样，是有一支自发而成的团队来维系它。这只团队可谓是牛人众多，其中就包括当年开发S的工程师。开源软件是现在的一个趋势，是一种新的观念，提倡的是“众人拾柴火焰高”，让大家在网上提供自己的程序包，破开知识疆土的界限，大力促进“软件社会主义”，而不是“软件盗版主义”。既然Latex和Emacs这么多年（10年以上）来都没有任何倒退的迹象，反而是蓬勃发展，我们应该相信R也将会如此。
如果楼主有心于学术研究的话，提议用R，毕竟体现了你对版权的尊重，少用盗版的好。此外，R在网上拥有大量免费的资料，也相当便于学习。

再纠正楼主另一个错误的观点——易上手！
易上手是好事吗？

其实蛮难定义“上手”这个概念的。举个例子来说吧，例如：计量经济学中的线性回归，如果认为点击几下鼠标就能够得到结果是“易上手”的话，那却是Stata是较R容易。但是也正是这种方便性，成为了Stata乃至大部分商业软件的软肋，假如某个统计变量是Stata标准包中没有的，怎么办？还不是得用Stata的语言来DIY。既然这么费力，为何不一开始就用R来自己写程序？而且自己写程序才能够真正的理解公式背后的含义，自己写才能够感受到知识的无界性。正所谓“知识有多少，程序跑多好；知识比较少，程序跑不了”
R所提供的编程环境，以及网上提供的大量package都可以成为研究人员披荆斩棘的利器。我就不知道Stata能不能够做Bayesian Analysis了。Stata很难跟上时代的潮流的，毕竟商家需要时间来完善自己的软件，我们又需要时间来破解正版软件。

所以“易上手”未必就是好事，年轻的时候苦点，老了才能享福啊！

另外还有一点愚见就是，其实所有的软件程序都是基于课本上、论文中的数学逻辑，矩阵运算，概率统计，如果能够很好地掌握这些知识，其实根本就不存在“上手”的问题，只要会import,output,定义矩阵，生成随机数就OK了。——要算啥，就自己编啥贝。
我学R用了2天，Stata和SAS到现在都没学透，总是有新的命令，新的更新包，累啊～～

PS：作为R的Fans的一点遇见。言语若有得罪，多多包涵。大家都是混学术的嘛

Stata不仅入门容易，而且进阶也容易，例如根据自己的需要，即可自己编写所需统计量、估计方法等的程序，还可对所谓的标准包用记事本打开修改并另存就OK了，省事啊！同时网上有很多Stata用户编写的程序包可下载！还是省事，这并不亚于R。

由于Stata命令的简捷易董（大部分命令其实就是相应英语单词，只要不重复，也可只写单词的前几个字母），功能强大（主要体现在命令的选项上），……，受到广大用户的喜爱。

R我是不懂，上面仅是我的个人对Stata的看法，请各位能不吝赐教！我以前用Spss与Eviews，目前用的是Stata。我觉得个人能用精一两个较优秀的软件就行了，不必花费过多的时间与精力去学很多，但为了不误人子弟（统计专业本科生），我得了解各位对这两个软件的看法，再决定是学与否。

先谢了！

不同的人有不同的偏好，

不同的软件有各自的特点

各自研究的领域需要的用的东西也不同

所以学习软件是得根据自己的实际情况

我们不能指望一个软件就是万能的救世主，既然那么多软件存在就有人家存在的道理。

社会学，医学和生物的我建议用stata。

统计专业的我建议用r或者s。

外行用spss（没有贬低spss的意思，而是其他的外行根本不可能学的原因）。

r可不是其他专业可以学，用r的价值在于得到最近统计前沿的一些分析方法。而不是会计算矩阵，随机数（蒙特卡洛就是一个很专业的领域了）就完了的，你还有数据量的限制需要用不同的计算机算化来实现，所以学习r必须精通计算机编程（如何存储数据，数据的收敛性质等等）加统计算法，与其学到r的一些皮毛不如学精stata和spss+其他专业软件来得实际和更有效率。

r基本我是学来玩的，就当是一个高级玩具。尝试用一些新的过程研究数据也是一种进步。

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此帖应该列为精华！大家讨论都很好。

ucla网站上的几个软件的比较的报告，我想大家可以作为参考。

http://www.ats.ucla.edu/stat/technicalreports/

Technical Reports
UCLA ATS Statistical Consulting Group

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• Report #1. Strategically using General Purpose Statistics Packages: A Look at Stata, SAS and SPSS
  • Version 1.0, Updated Februray 2, 2007
  • Comments and Replies
    • R Relative to Statistical Packages: Comment 1 on Technical Report Number 1 (Version 1.0) Strategically using General Purpose Statistics Packages: A Look at Stata, SAS and SPSS by Patrick Burns, Burns Statistics, patrick@burns-stat.com

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新手，原来用Matlab，有点大材小用，现在重新学习统计软件中

SAS、Stata与SPSS的比较

　　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。

猫爪  金钱 +30  魅力 +15  这个回复最贴近于我这样的没有基础的朋友咯。^_^ 2009-3-3 19:56:26