분야마다 나라마다 여러가지 면에서 상황이 많이 다른 것 같아요. 저 주변에서 SPSS 쓰는 사람을 아직 본 적이 없어서요. 이론이 확립된 분석은 SAS나 STATA로 하고, 아직 학계에서 논쟁의 거리가 남아있는 advanced 분석은 R을 주로 쓰는 게 제 주변 분위기인지라.
rabbit님 말씀이 맞다고 보는데요. 예를 들어 경제학 전공자들은 SPSS를 허접한 장난감으로 보는데요 실제로 SPSS가 경제학 분석에 그리 적합하지는 않죠. (또 STATA와 같은 회사에서 판매하는 시그마플롯이란 프로그램은 의학이나 생명공학에서 많이 사용하는데, 그래프가 정말 이쁘게 나오죠.) 그렇다고 해서 SPSS가 정말 허접한 건 아니고요, 그 기능을 100% 활용하는 하는 사람들도 못봤습니다. 제공되는 분석기법과 옵션을 말이지요. 또 경험상 경제학과 통계학을 제외한 사회과학 영역에서 SPSS가 압도적으로 많이 사용되더군요. 그래도 통계의 첨단을 달리려면 SAS나 STATA를 배우는 게 낫겠죠. 학계에 새로운 기법이 R을 포함해서 이들 프로그램을 기준으로 보고되니까요. R은 많은 장점에도 불구하고, 한국에서 논문이나 실무에서 다루는 사례를 거의 못봤습니다. 제가 SPSS를 신봉하는 건 아니고요, 프로그램의 경직성에 불만이 많은 축에 속합니다. 특히 회귀분석 기능이 혼잡스럽고 제약이 심한 편이죠. 여하튼, 경험상 SPSS가 분석하기 어려운 통계기법은, 일부 학술 논문(저는 한 2%, 많으면 한 5%라고 봅니다)을 제외하고, 또 논란이 많은 통계 기법을 제외하면, 거의 없다고 봅니다. 물론 다른 패키지가 SPSS가 잡아내지 못하는 부분을 정밀하게 잡아내지만 결과에 큰 영향을 미친다고 보이지는 않고요. 게다가, 이 포스팅은 전문 연구자를 대상으로 하지는 않고 간단히 실무에서 활용하기 위한 목적이라서 SPSS를 기준으로 한 겁니다. 이 경우에는, 회귀분석도 거의 하지 않죠. 덧붙여, 개인적 생각으로는, 전문적으로 통계를 사용하는 경우, SAS/STATA+각 분석 모델에 맞는 전문 통계 프로그램(LISREL이나 HLM 따위)을 배우는 게 제일 편한 것 같고요. 여기에 많이 쓰는 SPSS는 훑어 보시면 되는 것 같습니다. 근데 잘 아시겠지만, 통계 S/W 자체보다는 자신이 사용하는 S/W의 특성을 이해하고 분석에 잘 활용하면 되겠지요. 자기가 아는 방법으로 결과가 좋지 않다고 이론적 모델을 기각하는 경우를 많이 봤거든요.