No hay un "mejor". Cada uno tiene ventajas y desventajas.
Tengo una amplia experiencia con SAS y R. Así que, de esos dos:
SAS tiene una documentación mucho mejor, mejores mensajes de error, un gran soporte técnico, una salida más fácil a Word y Excel, una integración más fácil con Office en general, es más capaz de tratar con datos enormes y tiene rutinas que se comprueban más a fondo que algunos de los paquetes de R. Pero cuesta mucho dinero (a no ser que seas estudiante o te acojas a esa licencia de otra manera) y no tiene todas las estadísticas más recientes y no es tan programable y no es de código abierto.
R es gratuito, tiene todos los últimos métodos estadísticos, es mejor para los gráficos construidos a medida, es de código abierto, tiene una salida más fácil a [math]LaTeX[/math] pero no tiene soporte técnico de pago, tiene mensajes de error que son opacos, tiene algunas páginas de ayuda que parecen escritas para demostrar lo inteligente que es la persona que escribe, y no tiene una detección de errores generalmente implementada - algunos paquetes son grandes, pero no hay garantía.
Algunas impresiones de otro software (mucho menos informadas que las anteriores) SPSS puede ser el más fácil de usar, pero es el más limitado. Python tiene las ventajas e inconvenientes de ser un lenguaje de programación en toda regla. He oído hablar muy bien de Stata. He visto cosas increíbles hechas con MATLAB, pero eso fue por un programador brillante.