Класификација статистичког софтвера треба да помогне при избору одговарајућег софтвера за употребу у организацији. Софтвер је могуће класификовати на више начина, а сваки статистички пакет може потпасти у неку од категорија одређене класификације. На тај начин можемо посматрати особине софтвера кроз више димензија.

Према врсти лиценце постоје:

  • open-source - бесплатни су за употребу а доступан је и њихов изворни код, па чланови заједнице могу да врше доградње софтвера по својим потребама. Обично постоји заједница програмера који одржавају и развијају овакав софтвер, при чему за то, у најбољем случају, добијају донације. Примери оваквог софтвера су R и Gretl.
  • freeware - програм је бесплатан за употребу, али изворни код није доступан заједници, већ само ауторима софтвера. Такви су, на пример PSPP и Octave.
  • лиценцни - програми се плаћају, понекад и веома много. Примери таквих програма су SPSS, SAS.

Према намени софтвер се дели на:

  • статистички пакети су софтверски производи чија је једина намена пружање помоћи кориснику приликом статистичке обраде података. Начин презентације података је сличан ономе у електронским табелама. Предности статистичких пакета се огледају у томе што извршавају све или већину статистичких процедура релевантних за област којој су намењени, а методе које се користе за производњу output-а су прецизне. С друге стране, ова врста статистичког софтвера се теже учи, а трансфер output-а у други софтвер може бити проблематичан. Према обухватности могу бити:
    • статистички пакети опште намене, као што су R или SPSS који теже да покрију све или што више статистичких процедура из разних области науке и живота и
    • специјализовани статистички пакети, као што су Gephi, EpiInfo и др., који имају специфичне циљеве решавања једне врсте проблема или покривања статистичких техника које се могу сматрати стандардним у научној области којој је пакет намењен.
  • електронске табеле су софверски производи чија основна намена није статистичка обрада података, али имају ограничени скуп статистичких функција које се уклапају у њихову основну намену. Употребом макроа и скрипт језика могуће је значајно проширити њихове функционалности и приближити их функционалностима које нуде статистички пакети. Електронске табеле се лако користе, врше основне калкулације, дијаграми се могу произвести брзо и једноставно, а користе се и за друге врсте посла који нису статистичке природе. С друге стране, електронске табеле одрађују само ограничени скуп најједноставнијих статистичких задатака, а контрола над одређеним врстама output-а је ограничена. Програмирање у електронским табелама проширује њихову функционалност, али већина просечних корисника не зна да пише компјутерске програме. Најпознатије електронске табеле су Microsoft Excel, OpenOffice Calc и LibreOffice Calc.
  • библиотеке кода у класичним програмским језицима C, C++, Fortran не представљају статистичку апликацију у правом смислу те речи, већ су имплементација статистичког алгоритма у одређеном програмском језику. Библиотеке кода се не могу директно користити од стране особа којима треба статистичка анализа. Да би прерасле у програм, неопходно је на њих надоградити кориснички интерфејс који ће омогућити интеракцију корисника са имплементираним алгоритмом и креирати програм који се може извршавати у одређеном софтверском и хардверском окружењу.

У зависности од начина на који се остварује интеракција корисника са софтвером, могу бити

  • оријентисани ка програмирању (R, Matlab, Python) - код ове врсте статистичког софтвера постоји развојно окружење које омогућава издавање команди, а статистичка обрада се врши у конзолном моду, задавањем команди на начин сличан писању компјутерских програма. Обично је потребно више напора да се науче.
  • оријентисани ка аналитичким решењима (SAS, SPSS) - ова врста статистичког софтвера поседује могућности за конзолни приступ који погодује напредним корисницима, али се већином користе опције графичког корисничког интерфејса преко којих се покрећу стандардизоване процедуре и добија стандардизовани output. Иако је могуће подесити опције рада функција и уредити output, нагласак се ставља на лакоћу израде релативно стандардног output-а, што пажњу корисника пребацује са питања “како добити резултат”, на питање “како протумачити резултат”.

У зависности од примењене технологије, статистички софтвер може бити:

  • online - процедуре се налазе на веб серверу који је доступан преко корисничког интерфејса у веб browser-у. У последње време, развојем алата који омогућавају интеракцију корисника са кодом у R-у, ова врста статистичког софтвера је веома добила на значају, а на интернету је могуће пронаћи све више оваквих решења која су углавном парцијална и окренута ка решавању специфичних проблема.
  • десктоп - комплетан програм за обраду се налази на рачунару корисника програма
  • дистрибуирани - сложени модел у којем се користи више процесора на серверској страни или чак више сервера који могу бити посвећени смештају базе података, израчунавању или неком другом специфичном задатку у процесу обраде података. При томе се обрада покреће са једног рачунара (клијента), а извршава на једном или више удаљених рачунара (сервера).