IBM SPSS Statistics和SAS/STAT有什么区别

1.易于使用

通过直观的用户界面准备和分析数据，无需使用拖放功能编写代码。

2.与开放式源代码集成

运用扩展库或自行构建扩展库，通过 R 和 Python 增强 SPSS 语法。

3.全面

运行描述统计和回归分析，查看缺失数据的模式并通过集成界面汇总变量分布。

1、全面、可立即使用的统计程序库

包含100余个预先编写、提供重要功能的统计分析程序。

2、多种可靠的统计方法

为专业和企业范围的统计需求提供了一套全面的工具，包括从方差分析和线性回归，到贝叶斯推断和海量数据的高性能模型选择。

3、跨平台支持和可扩展性

可在所有主要的计算平台上运行，并且可以访问几乎任何数据源。轻松集成到任何计算环境中，并进行扩展，以解决更大或更复杂的分析问题。

4、定期更新

提供先进的统计方法和高性能计算工具，以及用户要求的增强功能。

5、使用先进的统计技术分析任何类型和大小的数据。

SAS/STAT 包含用于小型数据集的精确技术、用于大型数据任务的高性能统计建模工具，以及用于分析有缺失值的数据的现代方法。由于软件会定期更新，您将因使用迅速扩大的统计领域中的最新方法而获益。 

6、使用可靠、经过验证的统计方法

SAS 在开发高级统计分析软件方面拥有逾四十年的经验，在提供卓越、可靠的结果方面享有盛誉。我们有严格的软件测试和质量保证计划，因此每个版本的质量都值得您信赖。您可以确信，使用 SAS/STAT 生成的代码已记录在案并经过验证，可以满足公司和政府的合规要求。

7、通过大量的图表和图形轻松了解结果。

数百种可自定义的内置图表可确保清晰、一致的统计输出，让您的分析结果易于理解。且元数据存储在集中式存储库中，因此将 SAS/STAT 模型整合到其他 SAS 解决方案中也易如反掌。