初为科研人，你是否也曾：

实验数据到手，却不知从何分析？

总听说SAS、SPSS、R，却总傻傻分不清？

想学习统计工具，却不知该从哪个入手？

别急！本期「学术魔方」带你一次搞懂三大主流统计工具——SAS、SPSS、R，从安装到实战，从优势到适用场景，全面解析，助你找到最适合自己的那一款！

1 简介与部署方法：它们是谁？如何获取？

1.1 SAS：企业级的“统计分析金标准”

1.1.1 简介

 SAS（Statistical Analysis System）起源于1966年美国北卡罗来纳州立大学，1976年SAS公司成立并将其商业化。经过几十年的发展，除了核心部件SAS Base外，SAS公司也开发了诸如SAS/ETS（时间序列分析工具）、SAS/QC（质量控制工具）、SAS/AF（可移植的界面化程序）等变种软件，被广泛用于各种工程、制造、金融、生物与医疗等产业与行业。可惜的是，SAS公司于2025年10月30日宣布撤出中国市场，SAS中文官网也被关闭，给该公司25年的在华运营画上了句号。但对于国内用户，可通过下面所示的途径合法使用哦！ 

官方网站：https://www.sas.com/

1.1.2 使用途径

1)SAS® OnDemand for Academics：在线学术版

●网址：https://welcome.oda.sas.com/

●简介：专门为学术研究准备的线上轻量化SAS平台，注册好SAS Profile后即可免费登录使用（最好用edu教育邮箱注册）。可网页端操作，支持数据文件上传和下载，基本不占用本地空间。

2）SAS® Viya for Learners：为高校师生准备的免费本地版

●网址：

https://www.sas.com/zh_cn/software/viya-for-learners.html

●简介：一款免费本地SAS软件，仅针对高校学生和教育工作者开放。如果你有企业邮箱，则可以在SAS® Viya Portfolio Free Trial中限时试用SAS Viya。注意，SAS Viya暂时不对非企业和高校的个人用户邮箱开放试用。

3）SAS® Products & Solutions：所有产品与解决方案

●网址：

https://www.sas.com/en_hk/software/all-products.html#all-products-a-z

●简介：这里罗列了所有SAS产品与解决方案，如果你是企业用户或者有更专业的需求，可以在这里购买并部署。

1.2 SPSS：界面友好的“小白之选”

1.2.1 简介

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）最初于1968年由美国斯坦福大学三位研究生共同开发。1975年SPSS Inc.成立，并于2009年被IBM公司收购。直观且友好的图形用户界面（GUI）与强大的功能，以及远低于SAS的售价，使其受到全球数据工作者们的青睐。

官方网站：

https://www.ibm.com/cn-zh/products/spss

1.2.2 使用途径

1）免费试用14天

●网址：

https://www.ibm.com/cn-zh/products/spss

●简介：注册好IBM账号后，即可开启14天免费试用。

2）付费购买

●网址：

https://www.ibm.com/cn-zh/products/spss-statistics#pricing

●简介：可以在这个网站按年付费或者终身购买SPSS软件。

1.3 R：自由灵活的“开源王者”

1.3.1 简介

狭义上，R是指新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman教授于1993年基于S语言共同开发的编程语言，广义上，R是指R语言及其配套的工具。与SAS和SPSS等商业闭源软件不同的是，R是符合GNU编码规范的开源软件，可供用户免费下载使用。配合集成开发环境R Studio和成千上万的R Package，R可以实现各种各样的统计分析功能，并且可自定义性和拓展性非常高。此外，CRAN（Comprehensive R Archive Network）镜像服务器的广泛搭建，让你在全球各地都可以方便地接收和分享R相关资源，极大地促进了全球学者的交流互通。

官方网站：

https://www.r-project.org/

1.3.2 使用途径

1）R本体下载

●网址：

https://cran.r-project.org/mirrors.html

●简介：网站列出了所有R镜像服务器所在的国家/地区，以及所属高校/院所。你可以根据喜好，选择离你较近镜像站下载。（推荐清华和中科大的镜像站，又快又稳定）

2）R Studio下载

●网址：

https://posit.co/download/rstudio-desktop/

●简介：是与R配套的集成开发环境（IDE），将R本体、R脚本页面、结果展示页面、R Package以及帮助页面等整合到了一起，让数据统计分析更加得心应手。

3）R Package下载

●网址：

https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html

●简介：是基于R的各种扩展包，用于给R本体增添各种功能，包括dplyr（数据清洗与处理）、ggplot2（数据可视化）、readxl（直接读取xlsx文件）等，也可以通过R命令在软件内进行安装下载。

2 实战对比：找到你的“本命工具”

看了上面的介绍，大家应该对这三个工具有了初步的认识，甚至可能已经下载部署好了吧。“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，那我们不妨进入实战，看看三个工具各有何特点吧！

提示：以下程序均在Windows平台上演示。所有数据均为虚拟生成，仅供原理展示，不具备现实参考意义。由于篇幅限制，无法展示所有运行结果。原始数据（后缀为.xlsx）与三种工具的数据、代码与结果文件（后缀如下表所示）已打包至云盘，后缀如下表，欢迎大家在文末的“资源领取”中下载并调试。

例子：小甘探究了不同饲料对生长猪平均日增重（ADG）的影响。他设置了4个处理组（0为对照组，1、2、3为实验组），每个处理组有6头重复，经过一个月的试验后，他用Excel统计出了如下数据（ADG的单位为g/d）。原始数据已通过正态性检验与方差一致性检验。现在，他需要对不同处理组进行描述统计（平均值和标准误），作出每个组的箱线图，并用单因素方差分析（多重比较使用DUNCAN法）检验增重差异是否显著。

2.1 SAS

打开SAS Studio，在左侧的文件窗格上传我们的Excel表格。在代码页面编写导入文件（import）、展示数据（print）、描述统计（means）、绘制箱线图（sgplot）和方差分析（anova）的程序命令。

SAS 代码页面

运行后，可以在结果页面查看输出结果。此外，如果程序运行报错，还可以在日志页面查看出错的地方，方便我们调试代码。

SAS 描述统计结果

SAS 箱线图结果

SAS 方差分析结果

2.2 SPSS

打开SPSS，导入Excel数据（也可以直接复制粘贴），设置好变量属性。

SPSS 数据视图

点击分析 → 比较平均值 → 单因素ANOVA检验，设置好因变量与自变量，“事后比较”中选择邓肯法，“选项”中选择描述统计，点击确定。

SPSS 单因素ANOVA 参数设置窗口

点击图形 → 旧对话框 → 箱图，设置好箱线图属性，点击确定。即可在输出视图中查看结果。

SPSS 箱图参数设置窗口

SPSS 描述统计、ANOVA 和事后检验输出结果

SPSS 箱线图输出结果

2.3 R

将Excel文件放置在工作路径内，打开R Studio。然后在R脚本框中编写代码：安装readxl、ggplot2、PMCMRplus包，设定工作路径，导入Excel文件，进行描述统计、绘制箱线图、进行单因素方差分析与Duncan检验。编写好后全部运行，然后根据需要查看结果或调试代码。

R Studio 界面

部分结果展示如下：

R 描述统计结果

R 箱线图输出结果

R 方差分析输出结果

R DUNCAN 法检验输出结果

三者的结果都显示，不同饲料对猪只的增重情况有极显著差异（P＜0.001），0、1、2、3组平均日增重递增，且由高到低两两比较差异显著。

3 点评与总结

3.1 SAS：代码驱动，专业精准

●企业级商业软件，主要偏向于规模化和专业化的数据统计分析，具有强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能。

●“经典三部曲”：DATA、PROC、RUN，即输入数据、设置程序、运行。这一定程度降低了理解成本，但SAS语言学习曲线仍然陡峭，不够直观，上手较难，需要长时间的研究和学习。

●兼容性较好，跨平台，稳定性强。

●扩展性中等，主要通过官方维护与自行编程实现，软件生态较差。

●只有基本的数据可视化功能，灵活性和美观度不如R。

●价格非常昂贵。

●适合习惯编程、追求自动化的用户。

3.2 SPSS：点选操作，直观易懂

●通用商业软件，专业性强，覆盖常用统计方法，企业用户和科研人员均适用。

●图形化操作界面，直观易懂，最易上手。

●兼容性较好，跨平台，支持常见数据格式和数据库。

●扩展性较低，主要依赖内置功能，SPSS程序语言可自定义性低，软件生态差。但是可以通过与Python集成实现自动化。

●数据可视化简单直观，能满足基础到中等的绘图需求。

●价格较为昂贵，但是提供按年和终身付费的选项，较为自由。

●适合初学者、偏好图形界面操作的科研人。

3.3 R：灵活自由，可视化强大

●开源编程语言与环境，主要偏向个人和机构用户，泛用性强。专业度极高，通过大量R Package几乎可以涵盖所有统计分析方法，并且能不断更新。

●和SAS类似的编程语言，学习难度较高，上手较难。

●兼容性极强，除主流操作系统外，还兼容Ubuntu、Fedora、Red Hat等操作系统，并且可以方便地部署在个人电脑（PC）、工作站（WS）和服务器（Server）上。

●扩展性极高，完全开放源代码，可以从更底层的角度自定义，满足多种统计需要。

●数据可视化极其强大灵活，拥有如ggplot2等图形包，是顶级学术期刊和各种出版物中常用的数据作图工具。

●完全免费！

●适合爱编程、追求个性化和高端可视化的用户。

3.4 总结对比

三大工具的特点简单总结如下：

Tips:

如果你是企业用户、需处理大规模数据 → 可选SAS；

如果你是科研新手、偏好可视化操作 → 推荐SPSS；

如果你热爱编程、追求自由与强大扩展 → R是你的不二之选。

4 资源领取

文中案例的完整文件包（含原始数据、代码文件、结果输出）已共享，欢迎大家下载练习：

https://wwavs.lanzouv.com/iOPHG3d2r66d）

好啦，以上就是科研统计工具的介绍~快来pick你最心仪的一个吧。

持续关注“学术魔法”，一起轻松高效“玩转”科研！

互动话题：

你目前在使用哪款统计工具？在学习和使用过程中，曾遇到过哪些印象深刻的挑战或趣事？欢迎在评论区分享你的经历与解决方案。