Come altri hanno detto, dipende veramente dalle tue capacità e dai tuoi bisogni.
R: R e RStudio sono grandi risorse perché è gratuito e ci sono una varietà di librerie per realizzare ciò che ti serve senza inserire le tue formule. Mi piace la flessibilità nell'organizzare le tabelle e i grafici perché l'output appare più professionale e può essere facilmente letto rispetto a Excel dove lo standard è basato su colori o forme. Ho imparato molto usando R per estrarre e condividere dati leggibili attraverso il Process Improvement Using Data. L'inconveniente di R è che richiede tempo, specialmente se lo si usa per la prima volta e si imparano le librerie e così via. Le modifiche ai grafici non sono semplici come selezionare e trascinare.
Minitab: Recentemente sono stato esposto a minitab attraverso la mia azienda, ed è il mio nuovo strumento preferito. L'ho usato per la formazione six sigma. C'è un foglio di lavoro per i dati, come excel, ma i grafici e le equazioni esistono già, bisogna solo selezionare quale tipo, e selezionare i dati dal foglio di lavoro. C'è una funzione Assistant che ti dà un albero di decisione per scegliere quale funzione è la migliore per analizzare i tuoi dati specifici. È molto più veloce e facile di R, e un passo sopra Excel. Secondo il sito web, la licenza per singolo utente per Minitab 19 costa $1,785 USD.
MATLAB: Ho usato MATLAB ampiamente, soprattutto nella scuola di specializzazione. Era disponibile gratuitamente per gli studenti attraverso la mia università. L'ho usato per creare funzioni specifiche per analizzare i dati delle nuvole di punti, o usare equazioni differenziali ordinarie per il tasso di reazione chimica. Il punto è che MATLAB è ottimo per matrici e funzioni, ma troppo costoso per la sola analisi statistica. Anche per la mia ricerca accademica, avrei fatto l'ANOVA in Excel e l'avrei riportata.