統計学を学ぼうとすると、「今の大学ではどんな統計ソフトを使うのか」が気になる人は多いと思います。
特に経済学、社会学、心理学、経営学、データサイエンスなどでは、統計ソフトの利用がほぼ必須になっています。
以前はSPSSやSASが強かった時代もありましたが、2026年現在では状況がかなり変化しています。
この記事では、現在の大学や大学院で実際に使われることが多い統計ソフトや、分野ごとの傾向について整理します。
2026年現在は「R」と「Python」がかなり強い
現在の大学教育では、RとPythonが非常に大きな存在になっています。
特に、
- データ分析
- 機械学習
- 統計モデリング
- 可視化
- AI関連
などを扱う授業では、Pythonの利用が急速に増えています。
一方で、純粋な統計学や計量経済学、社会調査系では、今でもRが非常に強いです。
特に大学院レベルでは「Rを使える前提」で授業や論文指導が進むケースも珍しくありません。
SPSSは今でも使われているのか
SPSSは現在でも使われています。
特に、
- 心理学
- 教育学
- 看護学
- 社会調査
などでは、SPSSを演習に採用している大学はまだ多いです。
理由としては、GUI操作が中心で初心者でも扱いやすいためです。
コードを書かなくても分析できるため、「統計そのもの」を学ぶ授業には向いています。
ただし近年は、再現性やプログラミング教育の流れから、SPSSだけではなくRやPythonへ移行する大学も増えています。
経済学部では何を使うことが多い？
経済学系では、大学によってかなり差があります。
現在多いのは、
| ソフト | 特徴 |
|---|---|
| R | 統計理論との相性が良い |
| Python | データ分析・AI寄り |
| Stata | 計量経済学で根強い人気 |
| SPSS | 初学者向け演習 |
| Excel | 基礎統計で利用される場合あり |
特に計量経済学では、StataやRを使う先生が今でも多い印象があります。
一方で、データサイエンス系学科ではPython中心のケースも増えています。
なぜRが大学で強いのか
Rは統計学の研究文化と非常に結びついています。
統計学者自身がパッケージを開発していることも多く、新しい分析手法が最初にRへ実装されるケースも珍しくありません。
また、
- 無料
- 論文との相性が良い
- 再現性が高い
- 可視化が強い
という特徴もあります。
大学院レベルになると、「コード付きで分析を再現できること」が重要になるため、Rは依然として非常に強い立場にあります。
Pythonは統計ソフトというより「分析基盤」になっている
Pythonは、昔ながらの統計ソフトというより、総合的なデータ分析環境として広がっています。
例えば、
- pandas → データ整理
- numpy → 数値計算
- matplotlib → グラフ
- scikit-learn → 機械学習
などを組み合わせて使います。
AIや機械学習ブームの影響もあり、情報系・経済系・理工系ではPython教育がかなり増えています。
ただし、「統計理論を深く学ぶ」という意味では、今でもR中心の授業は多いです。
結局どれを学べばよいのか
2026年現在で迷った場合、まずはRかPythonのどちらかを触っておくと強いです。
おすすめのイメージとしては、
- 統計学・研究寄り → R
- AI・データ分析寄り → Python
- 心理・看護など → SPSS経験も有利
という感じです。
ただ、実際には複数を使う人も多いです。
例えば、「Rで統計解析し、Pythonでデータ処理する」というケースもあります。
まとめ
2026年現在の大学・大学院では、RとPythonが非常に大きな存在になっています。
SPSSも今なお使われていますが、研究や再現性重視の流れから、RやPythonへ移行する大学は増えています。
経済学系ではR・Stata・Python、心理系ではSPSS、情報系ではPythonが強い傾向があります。
今後を考えると、「統計」と「プログラミング」を両方扱える人材の需要はさらに高まっていくと考えられます。
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