• 设为首页
  • 点击收藏
  • 手机版
    手机扫一扫访问
    迪恩网络手机版
  • 关注官方公众号
    微信扫一扫关注
    公众号

R语言统计分析应用与SAS、SPSS的比较

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请
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 Advanced Models™

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, Tabulate

SPSS Custom Tables™

reshape

数据接口

SAS/ACCESS®

SPSS Data Access Pack™

DBI, foreign, RODBC

数据挖掘

Enterprise Miner™

Clementine®

rattle, arules, FactoMineR

数据校验

Various procedures

Various procedures, SPSS Data Preparation™

dprep, various functions

Exact 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®

Bioconductor

GIS

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, Sciviews

SAS/INSIGHT®

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®

矩阵数学

SAS/IML®, SAS/IML

SPSS Matrix™

R, matlab, Matrix, sparseM

缺省值分析

SAS/STAT®: MI

SPSS Missing Values Analysis™

aregImpute (Hmisc), EMV, fit.mult.impute (Design), mice, mitools, mvnmle

统筹研究

SAS/OR®

glpk, linprog, LowRankQP, TSP

统计效力检验

SAS® Power and Sample Size Application, SAS/STAT: Power, GLM Power

SamplePower™

asypow, powerpkg, pwr, MBESS

品质控制

SAS/QC®

SPSS Base™

qcc, spc

回归模型

SAS/BASE®

SPSS Regression Models™

R, Hmisc, Design, lasso, VGAM, pda

抽样及调查

SAS/STAT®: surveymeans,等

SPSS Complex Samples™

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 for Surveys™, Text Miner for Clementine®

Rstem, lsa, tm

时间序列

SAS/ETS®

SPSS Trends™ Expert Modeler

大量的包可完成

决策树

Enterprise Miner™

SPSS Classification Trees™, AnswerTree™

ada, adabag, BayesTree, boost, GAMboost, gbev, gbm, maptree, mboost, mvpart, party, pinktoe, quantregForest, rpart, rpart.permutation, randomForest, randomForests, tree


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋
该文章已有0人参与评论

请发表评论

全部评论

专题导读
上一篇:
数据分析和R语言的那点事儿_1 - 大饼丸发布时间:2022-07-18
下一篇:
【机器学习与R语言】1-机器学习简介发布时间:2022-07-18
热门推荐
热门话题
阅读排行榜

扫描微信二维码

查看手机版网站

随时了解更新最新资讯

139-2527-9053

在线客服(服务时间 9:00~18:00)

在线QQ客服
地址:深圳市南山区西丽大学城创智工业园
电邮:jeky_zhao#qq.com
移动电话:139-2527-9053

Powered by 互联科技 X3.4© 2001-2213 极客世界.|Sitemap