在统计编程中，常用的编程语言包括R、Python和SAS。

R语言：R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的开源编程语言。它提供了丰富的统计分析和数据处理函数，并且有大量的扩展包可供使用，可以进行统计建模、数据清洗、数据可视化等操作。R语言的语法简洁易学，适合进行数据分析和统计建模，比较适合统计学习和实验室实践。

Python语言：Python语言是一种通用编程语言，也被广泛应用于数据科学和统计分析领域。它有丰富的库和工具包，如NumPy、Pandas和Matplotlib，用于数据处理、数据分析和数据可视化。Python语言灵活性强，可以用于处理不同类型的数据和实施各种分析方法。此外，Python语言也具有较好的可读性和可维护性，适合构建复杂的数据分析流程。

SAS语言：SAS（Statistical Analysis System）是一种商业统计软件，是统计建模和数据分析领域的主要工具之一。SAS提供了丰富的统计分析和数据处理函数，可以进行各种统计分析、模型建立和推断，同时还具有强大的数据管理和报告功能。SAS语言在金融、医疗等行业有广泛的应用，其优点是稳定性高、可靠性好。

选择使用哪种编程语言，取决于个人的需求和背景。如果主要进行统计分析和数据可视化，R语言是一个不错的选择；如果需要构建复杂的数据分析流程或与其他领域的编程任务结合，Python语言更有优势；如果在商业环境下需要进行大规模数据处理和报告生成，SAS语言是个不错的选择。当然，在实践中也可以根据需求组合使用不同的编程语言。