R kostet nichts, viele andere Statistikpakete sehr wohl und teils üppig.

Es gibt viele Statistik-Routinen, viele dazuladbare Libraries.

Diese Libraries (z.B. für die ROC-Analyse) kosten auch nichts.

Man kann seine eigenen Ideen in eine Programmiersprache fassen, sogar (für Freaks) C++ ist möglich, das R-Script reicht aber allemal.

Wer mal wirklich auf die Idee kommen sollte, und sich die Frage stellt, wie ein Test funktioniert (z.B. eine ANOVA), der kann tatsächlich in das R hineinschauen. R ist Open-Source.

Manche Sachen (nicht alles) sind einfach. Hier ein Chi²-Test als Einzeiler, wenn man mal einen brauchen sollte. Man hat eine 2x2-Tafel und gibt diese Zeile ins R:
chisq.test(matrix(c(10,20,30,20), nrow = 2))
und stellt sich die Frage, ob sich 2 Gruppen in ihren Inzidenzraten unterscheiden. Und ja, in dem Beispiel tun sie dies.

Und letztlich: Es gibt gigantisch viel Unterstützung im Netz, meist in Form von Beispielen oder Tutorials.