Non c'è un solo "migliore". Ognuno ha vantaggi e svantaggi.
Ho una vasta esperienza con SAS e R. Quindi, di questi due:
SAS ha una documentazione molto migliore, migliori messaggi di errore, un ottimo supporto tecnico, un output più facile per Word ed Excel, una più facile integrazione con Office in generale, è meglio in grado di gestire dati enormi e ha routine che sono più accuratamente controllate di alcuni dei pacchetti di R. Ma costa un sacco di soldi (a meno che tu non sia uno studente o abbia altri requisiti per quella licenza) e non ha tutte le ultime statistiche, non è altrettanto programmabile e non è open source.
R è gratuito, ha tutti gli ultimi metodi statistici, è migliore per i grafici personalizzati, è open source, ha un output più facile per [math]LaTeX[/math] ma non ha supporto tecnico a pagamento, ha messaggi di errore che sono opachi, ha alcune pagine di aiuto che sembrano scritte per dimostrare quanto sia intelligente la persona che scrive, e non ha una rilevazione dei bug generalmente implementata - alcuni pacchetti sono ottimi, ma non ci sono garanzie.
Alcune impressioni su altri software (molto meno informate di quelle sopra) SPSS può essere il più facile da usare, ma è il più limitato. Python ha i vantaggi e gli svantaggi di essere un vero e proprio linguaggio di programmazione. Ho sentito parlare molto bene di Stata. Ho visto alcune cose incredibili fatte con MATLAB, ma quello era da un programmatore brillante.