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医療統計（疫学）で現在、SAS（Statistical Analysis System）を利用しています。
医療統計を扱うある会社の募集要項で
必須条件として、「Python」または「SAS」の経験があるという内容となっております。
これから研究していく上で「Python」、「SAS」のどちらが適しているのかを知りたいです。
テーマ、知りたいこと
「Python」と「SAS」のそれぞれの強みや特色、違いについて、教えてください。
よろしくお願いいたします。
回答4件
#1
総合スコア145977
投稿2024/06/13 04:12
自身で調べたこと、そこからさらに知りたいことをご提示下さい。
（「SAS」といえば、「スカンジナビア航空」とか「睡眠時無呼吸症候群」とかが先に思いついてしまい、Pythonと比較する以前の問題でした）
#2
総合スコア38341
投稿2024/06/13 05:37
Geminiの回答
医学統計（疫学）研究におけるSASとPythonの選択
結論
- 短期的にはSAS：すでにSASに慣れ親しんでおり、研究環境もSASに最適化されている場合は、短期的にはSASを使い続ける方が効率的でしょう。
- 長期的にはPython：長期的な視点で研究を継続していく場合は、Pythonへの移行を検討すべきです。その理由は以下の通りです。
Pythonの方が適している理由
- オープンソース: 無料で利用可能であり、ライセンスの制約がありません。
- 活発なコミュニティ: ユーザーが多く、問題解決や情報収集が容易です。
- 汎用性: データ分析、機械学習、Web開発など、幅広い用途に利用できます。
- 最新技術への対応力: 新しいライブラリやツールが頻繁に開発されており、常に最新的技术を取り入れることができます。
SASを使い続ける場合
- 既存の研究資産との互換性: 過去の研究データや分析コードがSASベースの場合は、移行コストが大きくなります。
- 規制対応: 医薬品や医療機器の開発・承認申請において、SASは規制当局から広く認められています。
- 社内の標準ツール: 研究機関や企業によっては、SASが標準ツールとして定められている場合があります。
移行を検討すべきタイミング
- 新しい研究プロジェクトを開始する時: 新しいプロジェクトであれば、最初からPythonを導入することを検討しましょう。
- 既存の研究プロジェクトを継続する時: 既存のプロジェクトであっても、将来的にPythonへ移行することを念頭に置き、分析コードをモジュール化やライブラリ化しておくことで、移行コストを削減することができます。
- 研究室や職場全体でツールを移行する場合: 研究室や職場全体でツールを移行することで、スケールメリットを得ることができます。
最終的には、研究内容、研究環境、個人のスキルなどを総合的に考慮して、最適なツールを選択することが重要です。
#3
総合スコア23567
投稿2024/06/13 11:23
なんか比べるものが違うみたいな気がします。
SASとRとどちらが良いですか
とか
Python と ruby とどちらが良いですか
とかならわかるのですが
#4
総合スコア13
投稿2024/06/18 01:43
SASは分野が異なるので個人的にあまり聞き慣れないですが、数学者にとってのPythonとMATLABみたいな関係でしょうかね。
結局、目的次第ではないでしょうか。
Pythonで全部プログラムを書く（データの入力、整形、視覚的なグラフ出力まで）よりもSASというある程度仕上がったものを使ったほうが素早く目的が達成できる状況もあるのではないでしょうか？
逆にSASでは細かい処理は苦手なのではないでしょうか。
どちらかだけやるとしなくても、泥臭い作業はPythonでやって、一般的なことはSASでやるなど、使い分けしてもいいんじゃないでしょうか。
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