统计与编程：为何搞统计需要掌握R语言

该资源主要讨论了在统计工作中是否需要学习编程语言，特别是R语言，并对统计软件与R语言在统计工作中的应用进行了探讨。 在统计工作中，是否需要学习编程语言，答案并不是绝对的。对于那些专注于理论推导，不涉及实际数据处理，或者认为自己年纪较大难以学习新技能，以及满足于套用现有方法而不寻求创新的人来说，可能不需要专门学习编程。然而，随着时代的进步，统计工作越来越与实际应用紧密相连，拥有编程能力变得越来越重要。 统计的定义强调了其与数据收集、分析和结论形成的关系。因此，统计工作不可避免地需要与计算机相结合。尤其是在现代社会，计算机不仅用于科学计算，而且深入日常生活，统计更是大量依赖计算机来处理数据。虽然有各种统计软件简化了数据分析过程，例如提供了直观的界面和一键生成报告的功能，但这并不意味着可以完全替代统计知识的学习。 统计软件如R语言的发展，使得数据分析变得更加普及，但同时也带来了一些问题。首先，仅仅依靠软件的傻瓜式操作无法替代对统计方法的理解和数据处理的技巧。数据分析涉及数据预处理、模型选择和结果解读，这些都需要专业知识。其次，统计软件可能在给出结果时缺乏足够的警示，可能导致用户对错误或误导性的分析结果信以为真。此外，不同软件的输出差异和复杂性也可能让使用者感到困惑，需要有扎实的统计基础才能正确解读。 例如，在提供的SAS代码段中，`datatest; input x; cards;` 是创建数据集的指令，`1 2 3 17 60` 是输入的数据，`run;` 是执行指令，`proc univariate freq normal; run;` 则是用来进行单变量描述性统计和频率分布分析的命令。这展示了即使是简单的数据分析也需要对编程和统计流程有一定的了解。 因此，尽管统计软件降低了数据分析的门槛，但学习编程语言，如R语言，对于统计专业人士来说仍然至关重要。R语言不仅提供了一整套强大的统计工具，还允许用户进行定制化分析，进行创新性的研究。掌握R语言能够使统计工作者更好地理解和控制数据分析的全过程，从而做出更准确、更有洞察力的决策。学习编程语言对于统计工作的深度和广度都是一个巨大的提升。