与spss相比较，sas的优势在哪里呢？

 

     针对这个问题，小编想说一般小型的数据，做数据也不会考虑用spss。直接用Excel的分析模块，t检验，方差分析这些也都是可以做的。与spss相比较，sas的优势在哪里呢？下面详细说说。

     SAS复用性好

     SPSS同样也是可以使用编程的，但是由于其编码语言教材不够丰富，造成即使有编程。也从来没有人考虑用SPSS去做编程，而对于sas来讲，本来就是建立在编程语言上的软件，这样很多的模型和分析。只要我们做过一次，之后我们还是可以用这样的方式去进行分析，比如说，对于一个公司来讲，每个月可能都有一些数据是要考虑做监测和汇报的。这样的话，如果是用SAS来做，那拿到原始数据就可以用程序跑一跑就出来了，但是如果是用SPSS，那就得点无数次鼠标。这个其实浪费了统计人员的非常多的时间。这是非常大的优势。

     而且，要是会用宏，很多重复类似的处理可以直接用宏批量的做。比如说有非常多的文档，需要处理，那SAS一定是比SPSS更加强大的工具。

     SAS的数据查看不如SPSS方便，但各有利弊

     SPSS进入页面可以直接看到数据。这样的设计，优势在于，很方便看到原始数据是什么样的，而且对于相关的数据，修改也非常容易。

     SAS的查看是比较麻烦的，而且录入上也比较麻烦，但是SAS的数据查看就不是这样的，得弄一堆的代码，但是这样也就保证了，录入的数据不会很容易就被改掉。比如说看数据的时候不小心按了个空格，原来的数据就没了。

     SAS有更强大的模型库支持，而且帮助文档强大

     SPSS最重要的地方在于傻瓜化，很多设计非常贴心，该出的结果等等的，点点基本就能做出来。所以要是真正统计学的好的朋友来讲，SPSS一般都不用专门去学。只要去思考怎么找到相关的功能就行，而对于很多新的模型，比如说机器学习的一些模型，SPSS是没有的。以及GLM等等的模型，要做调整的时候也不方便。

     用做probit回归，logistic回归，泊松回归，这些都是可以的，真正的和教科书对接上了。对于SAS而言，GLM这个大模型，可以做的扩展非常多，把GLM用做方差分析，基本上，在论文上看到的模型，SAS都可以做。

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