SPSS vs R vs SAS: 논문 통계, 어떤 프로그램을 써야 할까
통계 분석을 처음 계획하는 대학원생이 가장 먼저 묻는 질문 중 하나가 “SPSS, R, SAS 중 무엇을 써야 하나”이다. 연구실 선배는 SPSS를, 통계 강의는 R을, 제약회사 출신 공동연구자는 SAS를 권한다. 결론부터 말하면 심사위원과 저널 편집자는 어떤 프로그램을 썼는지보다 어떤 방법을 왜 썼고, 그것을 재현할 수 있도록 보고했는지를 본다. 미국 FDA조차 통계 분석에 특정 소프트웨어 사용을 요구하지 않는다고 명시하고 있다.[5] 이 글은 세 프로그램의 구조적 차이를 공식 자료로 정리하고, 연구 상황별로 무엇을 고려해야 하는지, 그리고 어느 프로그램을 쓰든 논문에 무엇을 보고해야 하는지를 다룬다.
한눈에 보는 핵심 요약
세 프로그램의 구조적 차이
세 프로그램 모두 논문에 필요한 대부분의 기본 분석(기술통계, t검정, 분산분석, 회귀분석, 생존분석 등)을 수행할 수 있다. 차이는 “할 수 있느냐”보다 비용 구조, 작업 방식, 확장 방식, 그리고 재현성을 확보하는 방법에서 나온다.
| 항목 | SPSS | R | SAS |
|---|---|---|---|
| 라이선스·비용 구조 | 상용. 구독형·영구 라이선스, 교육기관용 캠퍼스 에디션, 학생용 라이선스, 무료 체험판이 있다[2] | 무료·오픈소스. GNU GPL로 배포된다[1] | 상용. 교육·학습 목적의 무료 클라우드 환경(SAS OnDemand for Academics)을 별도로 제공한다[3] |
| 기본 작업 방식 | 메뉴·대화상자 중심. 대화상자 조작을 명령문(syntax)으로 저장해 재실행할 수 있다[4] | 스크립트(코드) 중심. RStudio 같은 통합 개발 환경을 함께 쓰는 경우가 많다 | 프로그램(코드) 중심 |
| 기능 확장 | 추가 모듈 단위로 기능이 나뉜다(구독 등급에 따라 포함 범위가 다름) | 패키지로 확장한다. 기본 배포판의 패키지 외에 CRAN을 통해 폭넓은 최신 통계 기법이 제공된다[1] | 제품·모듈 단위로 구성된다 |
| 재현성 | 명령문 파일을 저장해 두면 재현 가능. 메뉴 클릭만으로 분석하면 기록이 남지 않는다 | 스크립트 자체가 분석 기록. 패키지 버전 관리가 재현성의 핵심이다 | 프로그램 파일 자체가 분석 기록 |
| 그래프 | 메뉴 기반 차트 작성 | 코드 기반으로 출판용 그림을 세밀하게 제어할 수 있다 | 코드 기반 그래프 프로시저 |
| 먼저 확인할 것 | 소속 기관의 라이선스 보유 여부와 버전 | 공동 연구자와 같은 패키지 버전을 쓰는지 | 소속 기관·회사의 라이선스와 학습용 환경의 사용 조건 |
라이선스 형태와 제공 범위는 수시로 바뀌므로 구매·설치 전에 각 공식 페이지에서 최신 조건을 확인해야 한다. 가격은 표기하지 않았다. 표 작성: Editverse.
상황별 선택 가이드
학위논문 한 편, 기본 분석이 중심이라면
소속 학교에 SPSS 라이선스가 있고 지도교수와 연구실이 SPSS를 쓴다면, 굳이 새 프로그램을 배울 이유는 크지 않다. 다만 메뉴를 클릭해 결과만 저장하지 말고, 대화상자에서 명령문으로 붙여 넣어 syntax 파일로 남기는 습관을 들인다.[4] 심사 과정에서 “이 변수를 빼고 다시 분석해 달라”는 요청을 받았을 때 몇 분 안에 대응할 수 있느냐가 여기서 갈린다.
최신 방법론이나 출판용 그래프가 필요하다면
다중대체, 혼합효과 모형, 메타분석, 인과추론 기법처럼 방법론이 빠르게 발전하는 분야라면 R의 패키지 생태계가 유리한 경우가 많다. R은 기본 배포판 외에 CRAN을 통해 폭넓은 최신 통계 기법을 패키지로 제공한다.[1] 진입 장벽은 코드 학습이지만, 분석 전체가 스크립트로 남는다는 점은 재현성 측면에서 그 자체로 장점이다.[7]
임상시험·제약 산업과 연결된 연구라면
규제 제출용 분석이라도 FDA는 특정 소프트웨어를 요구하지 않는다. 다만 어떤 소프트웨어를 쓰든 신뢰성을 입증할 수 있어야 하고, 사용한 패키지와 버전을 문서화해야 한다는 취지를 같은 문서에서 밝히고 있다.[5] 따라서 선택 기준은 “규제기관이 요구하는 프로그램”이 아니라 의뢰사·기관의 표준 운영 절차와 검증 체계다. SAS를 학습하려는 경우 교육·학습용 무료 클라우드 환경을 이용할 수 있다.[3]
공동연구라면
가장 현실적인 기준은 공동연구자가 결과를 검증할 수 있느냐다. 한 사람만 다룰 수 있는 프로그램으로 분석하면 그 사람이 빠지는 순간 재분석이 막힌다. 데이터 정리 단계와 분석 단계를 각각 어떤 도구로 할지 미리 정하고, 원자료에서 최종 표까지의 경로를 모두 코드로 남긴다.
어떤 프로그램을 쓰든 재현성이 핵심이다
Sandve 등이 제시한 재현 가능한 계산 연구의 열 가지 규칙에는 모든 결과가 어떻게 만들어졌는지 추적할 것, 수작업 데이터 조작 단계를 피할 것, 사용한 외부 프로그램의 정확한 버전을 보관할 것, 직접 작성한 스크립트를 버전 관리할 것, 무작위성이 포함된 분석은 난수 시드를 기록할 것, 그림의 원자료를 항상 저장할 것 등이 포함된다.[7] 이 규칙들은 프로그램 종류와 무관하다. 엑셀에서 손으로 값을 고친 뒤 SPSS로 분석하면 SPSS를 썼어도 재현이 불가능하고, R을 써도 콘솔에 명령을 그때그때 입력하고 저장하지 않으면 마찬가지다.
실무에서 바로 적용할 수 있는 최소한의 원칙은 다음 네 가지다.
- 원자료 파일은 읽기 전용으로 보관하고, 모든 변환은 코드(명령문)로 수행한다.[7]
- 분석 스크립트(또는 SPSS syntax, SAS 프로그램)를 날짜·버전별로 보관한다.[7]
- 부트스트랩, 다중대체, 무작위 분할 등에는 난수 시드를 고정하고 기록한다.[7]
- 분석에 사용한 소프트웨어와 패키지 버전을 기록해 두었다가 논문 Methods에 적는다.[6]
논문 Methods에는 이렇게 쓴다
ICMJE 권고안은 원자료에 접근할 수 있는 숙련된 독자가 분석의 적절성을 판단하고 결과를 검증할 수 있을 만큼 통계 방법을 자세히 기술하고, 사용한 통계 소프트웨어 패키지와 버전을 명시하라고 요구한다.[6] 실제 문장은 다음과 같은 형태가 된다.
All analyses were performed using R version 4.x (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) with the survival package (version x.x). Multiple imputation was performed with the mice package (version x.x), using 20 imputed datasets and a fixed random seed.
Statistical analyses were conducted using IBM SPSS Statistics version xx (IBM Corp., Armonk, NY, USA). Two-sided P values <0.05 were considered statistically significant.
버전 번호 자리에는 실제로 사용한 버전을 적는다. R은 콘솔에서 citation()을 실행하면 권장 인용 형식을, sessionInfo()를 실행하면 사용 중인 R과 패키지 버전을 확인할 수 있다.
자주 묻는 질문
SPSS로 분석하면 심사에서 불리한가요?
그렇지 않다. 심사위원이 보는 것은 방법의 적절성과 보고의 충실성이다. ICMJE도 소프트웨어 종류가 아니라 이름과 버전의 명시를 요구한다.[6] 다만 SPSS의 기본 메뉴에 없는 방법이 필요한데 이를 다른 방법으로 대체했다면, 그 대체가 타당한지 질문을 받을 수 있다.
R은 무료인데 결과를 믿을 수 있나요?
무료 여부와 정확성은 별개의 문제다. 오픈소스는 코드가 공개되어 있어 누구나 검토할 수 있다는 특성이 있다. 규제 맥락에서도 FDA는 특정 소프트웨어를 요구하지 않으며, 사용한 소프트웨어의 신뢰성을 문서화하는 것을 중요하게 본다.[5]
지금 SPSS를 쓰는데 R로 바꿔야 하나요?
현재 연구에 필요한 분석을 SPSS가 지원하고 syntax로 재현성을 확보하고 있다면 당장 바꿀 필요는 없다. 다음 연구에서 SPSS 기본 기능에 없는 방법이 필요해질 때 R을 함께 익히는 방식이 부담이 적다.
통계 소프트웨어도 참고문헌에 넣어야 하나요?
저널마다 규정이 다르다. 최소한 Methods에 이름과 버전을 쓰고[6], 투고 규정이 소프트웨어 인용을 요구하면 R의 citation() 출력처럼 개발자가 권장하는 형식을 따른다.
프로그램 선택보다 중요한 것은 분석 설계입니다
Editverse 통계 분석 지원은 통계 전문가가 연구 질문에 맞는 분석 방법을 정하고, SPSS·R·SAS·Python 중 연구팀이 검증할 수 있는 도구로 분석을 수행합니다. 분석 코드와 결과표, 논문에 바로 넣을 수 있는 Methods·Results 서술을 함께 전달해 심사 단계의 재분석 요청에도 대응할 수 있도록 합니다.
마무리
SPSS, R, SAS의 선택은 우열의 문제가 아니라 비용 구조, 필요한 방법, 공동연구자의 환경, 그리고 재현성을 확보하는 방식의 문제다. 어떤 프로그램을 고르든 분석을 코드로 남기고[7], 소프트웨어와 버전을 논문에 명시하면[6] 심사 단계에서 프로그램 때문에 문제가 되는 일은 거의 없다. 분석 결과를 논문에 어떤 형식으로 쓰는지는 논문에 통계 결과 보고하는 법: APA vs 저널별 스타일에서, 분석 전 표본 크기 산정은 표본 크기(Sample Size) 계산 완벽 가이드에서 다룬다.
참고문헌
- The R Foundation. What is R? r-project.org/about.html (2026년 10월 확인)
- IBM. IBM SPSS Statistics — Pricing and licensing options. ibm.com/products/spss-statistics/pricing (2026년 10월 확인)
- SAS Institute. SAS OnDemand for Academics. sas.com (2026년 10월 확인)
- IBM. IBM SPSS Statistics 29 Core System User’s Guide (Syntax Editor). ibm.com/docs
- U.S. Food and Drug Administration. Statistical Software Clarifying Statement. May 6, 2015. fda.gov/media/161196/download
- International Committee of Medical Journal Editors. Recommendations — Preparing for Submission: Statistics. icmje.org (2026년 10월 확인)
- Sandve GK, Nekrutenko A, Taylor J, Hovig E. Ten simple rules for reproducible computational research. PLoS Comput Biol. 2013;9(10):e1003285. PMID: 24204232. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1003285
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