Top 48 Free Statistical Software in 2020 - Reviews, Features, Pricing, Comparison - PAT RESEARCH: B2B Reviews, Buying Guides & B
Top Free Statistical software: Review of Top free statistical software including SAS University Edition, GNU PSPP, Statistical Lab, Develve, Shogun, DataMelt, GNU Octave, SOFA Statistics, Dataplot, SciPy, Zelig, Scilab, Gretl, OpenStat, Past, MacAnova, Max
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첫댓글 저도 다뤄본 건 사실 많지 않습니다만 SAS외에 필요에 따라 R, SPSS, Stata를 쓸 때가 있고 요즘 학교 등에서는 Python 교육을 해서 (불편하지만) 가끔씩 해볼 때가 있습니다. 결국 중요한 건 작업 목적과 논리(알고리즘)이라고 생각합니다. 그걸 잘 이해하는 사람은 어떤 package를 써도 잘 적응하고 그렇지 않으면 어떤 걸 써도 마찬가지겠지요.
SAS/Stat은 좋습니다. 그런데 clinical trials에서 SAS로 dataset을 만들고 TLF를 만드는 건 상당히 비효율적입니다. SAS 언어 자체가 그런 일 하는데 별로 적합하지 않습니다. 그중 가장 큰 문제는 DB에 있는 데이터를 모두 SAS dataset으로 다운받는 data extraction이라는 과정인데, 여기서 앞과 뒤 과정이 완전 단절됩니다. 게다가 SAS를 쓰는 사람들은 프로그래밍의 기초가 안되어 있는 사람들이 많아 프로그램이 개판이어서 해독 불가능인 경우가 많습니다. 이런 사람들은 경력이 쌓여도 나아지지 않는 경우가 대부분입니다.
저정도 되면 바둑 복기가 가능합니다. 둔 바둑을 기억해 처음부터 끝까지 놓아보는거죠. 그런데 초보자하고 둔 바둑은 기억하기 힘듭니다. 이상한데 둬서 생각해내기 힘들거든요. 프로그래밍도 마찬가지입니다. 개판인 프로그램은 이해하기 힘들고, 뒤엉키게 짜놔 고치기도 힘듭니다. 이리저리 시간 낭비하다 처음부터 다시 짜야하는 경우가 많이 생깁니다. SAS는 로직이 없어 그러기 딱 좋은 언어입니다.
그리고 제가 6년 있어봤지만 SAS는 제약회사에 신경 안씁니다. sashelp library에 예 데이터들이 많은데 거기 biostat 관련 데이터가 몇개나 있는지 세어보세요. 거의 없다시피 합니다.
지금은 R이지만 Python이 되건 뭐가 되건 상관없습니다. 그냥 당시 최선인걸 사용하는거죠. SAS는 clinical trials에서는 진작에 퇴출되었어야 할 소프트웨어입니다. 제약회사들이 게을러 지금까지 살아남은거죠.
SAS/Stat이 안재형씨가 SAS회사에 들어갈때쯤에는 많이 좋아진거죠. 90년대만해도 option들이 너무 없어서 아에 프로그램중에 다른곳으로 output을 만들고 다시 읽어야하는 참 어이없는 일이 있었는데 정말로 한 10년 이상 하나도 개선한것이 없었던것이 그이후로 많이 좋아진거죠.
프로그램이 개판. 예 그럴가능성이 많아요. 문제는 SAS는 제약이 많이 없고 여러가지로 coding을 할수있어서 그런것 같습니다. 영어를 잘한다고 해도 작문을 쓰라고 하면 저같이 아주 개판으로 쓰는 사람도 있고 읽어보고 혀를 두를 만한것을 쓰는 사람도 있고요. 사실 진짜로 SAS coding을 잘하는 사람의 코드를 보면 아주 간단하면서도 알아보기 쉽죠. 결국 덧붙이기 코드를 하는 사람들은 경험이 많아져도 형편없다는것은 인정합니다. 그래도 80년대에 SAS를 쓰기 시작한 이유중에 하나가 쓰기 쉬워서라는 irony한 사실이죠.
@안재형 안재형씨가 SAS회사에 입사했을때 벌써 회사운영이 잘못되어가고 있었던거죠. SAS Global Forum에 가면 그야말로 SAS/Graph로 만든 industry user들을 Pie Chart로 매년 보여줬습니다. 언제였던지 생각이 안나지만 Pharma section이 아주 작게 된것을 보고 동료들하고 의아와 실망을 했었죠.
제가 R을 잘 모르지만 왜 SAS가 그래도 제약회사에서 울며겨자먹기로 쓰여지고 있는가에 대해서 글을 써볼테니 R user들의 의견을 써주세요. 코드자체의 문제만은 아닙니다.
@SASMaster 뭐 좀 논외의 얘기 일수 있긴 하지만... 단순의약품 개발하는 사람의 입장에서는 루틴하게 정형화 되어 있던 것들에서 무언가를 바꾼다는 것이 쉽지가 않아서요...
현재까지 임상시험의 통계데이타는 SAS가 bible이다. 라고 무언적 세뇌가 되어져 있는 상태에서
예를들어 어떤 CRO에서 우리는 SAS 대신 R이라는 프로그팸을 이용하여 통계 분석을 하였다. 라고 하면
아마도 대부분의 의약품개발자(제약회사) 입장에서는 아마도... 왜 꼭 그걸로 해야 해 라는 부분이 발생하게
될 것 같습니다.
제약회사들이 게을러인 부분도 있을 쑤 있겠지만. 사실 허가관청에서 굳이 뭔가 다른 의견을 제시 하지 않으면
알아서 제약회사에서 이를 설득하려고 하지 않는 것이 국내 사정인것 같습니다.
지극히 국내시장에 한정한 개인적인 생각입니다. ㅎㅎㅎ
@김병주 사실 미국도 같고 유럽도 마찬가지인것 같습니다. 한마디로 "뭐 그리 큰 특혜가 있다고 굳이 바꾸냐?" 라고 CEO가 물어보면 딱히 할말이 없죠. 더 좋은 software라서요? 회사 돈을 절약할수있어서요? 회사로서는 어짜피 세금공제할수가 있어서 아주 작은 제약회사나 마진이 낮은 CRO로서는 해볼만 하겠지만, 글쎄요. 제 client만해도 5명이상이 user인데 일년에 license fee가 $20k-$25K인것 같던데 회사로서는 정말 껌값입니다, 개인한테는 크겠지만요.
하지만 미래에 SAS user를 구하기가 너무나도 힘들어져서 필요없이(?) 웃돈주고 쓰게된다면 R뿐이 아니라 다른것으로 바꿀수도 있겠죠. SP나 Biostat들의 연봉에 비하면 SAS license fee는 정말 얼마 안됩니다. 저야 consultant이니까 다른 입장이지만 다른 user들은 최소한 연봉이 $200,000이 넘으니 그 사람들 일하는 시간이 SAS license 보다 훨씬 비싸니 그 비싼 일하는 시간으로 R을 배우라고 할지는 정말 의문입니다. 그런사람들이 다 은퇴를 하던지 아니면 짤라야 하는데 그야말로 왜? 영어로 Why bother?
@SASMaster SAS는 경쟁이 있는 financial industry에 신경 씁니다. 하나도 이상할거 없습니다. 제약회사는 무조건 SAS를 쓰는데 뭐하러 신경 쓰겠어요. 잡아놓은 고기지요.
@김병주 저는 요즘 R은 거의 안씁니다. SQL만 쓰지만 SAS user라고 보시면 됩니다. 누가 그만 둬 대타로 들어가 그 코드 보면 짜증이 확 납니다. 이 사람들 비싸기만 합니다. 갓 졸업한 싼 전산과 사람들 R은 쉽게 배웁니다. 그리고 R로 훨씬 쉽게 할 수 있습니다.프로그램도 잘 못하고 찾기도 힘든 SP들 비싼 돈 주고 써야할 이유가 없는거죠. 지금 두분이 하는 얘기 10년전에도 하던 얘기입니다. 아무리 게으른 제약회사라해도 언젠가는 바꿀 수밖에 없는데, 이미 오래 되었습니다. 얼마 안 남은거죠.
@안재형 ㅎㅎ, 10년전에 하던 얘기인데 아직도 하고있다면 결국 달라진것이 없다는 얘기네요.
아무튼 제가 R에 대해서는 문외한이라서 비교는 할수없지만 R로 바꿀려면 필요한것들을 나열할테니 그때 의견을 나누어주시면 고맙겠습니다. 솔직히 Biostat들은 뭘 쓰던 거의 상관이 없지만 SP입장은 많이 다릅니다. 다음주에 올리겠습니다.