SAS编程语言知多少
BaseSAS模块的：
·DataStep（数据步，在SAS帮助文档中称为SAS语言）
·DS2（DataStep2，最新一代的编程语言）
·MACRO（宏）
·SQL和FedSQL（虽然只是两个过程步，不能称之为一门语言，但是作为数据处理尤其是数据库处理的编程语言其作用相当重要。）
·FCMP（FunctionCompiler，用于用户自定义函数和子例程的编译和管理）
·GTL（GraphicTemplateLanguage，图形模板语言）
·MetadataLanguage（元数据管理语言）
SAS/AF模块的：
·SCL（SASComponentLanguageSAS组件语言，现在已经很少有人用了。）
SAS/OR模块的：
·OPTmodEL（OptimizatioNModel，优化模型编程语言）
SAS/IML模块的：
·IML（矩阵编程语言）
SAS/IMLStudio模块的：
·IMLPlus（IML语言的扩展，主要用于生成图形、调用SAS过程步和非SAS程序）
JMP模块的：
·JSL（JMPScriptLanguage，JMP脚本语言）
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SAS编程语言知多少
三大统计软件：sas、stata与spss比较（转载）2006-08-07 11:22 strategically using general purpose statistics packages: a look at stata, sas and spss 中文版（自英文版本翻译）：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。
