一、步骤一：检查数据
在实证分析前，我们必须对当前数据进行检查和准备。首先，应使用内置命令或图形界面工具检查潜在变量的类型和格式，检查是否存在空值，缺失值，极值和异常值。其次，根据所使用的模型类型，可以对变量进行调整和转换，如标准化，相对应的原型变换（polynomial transformation），等。
二、步骤二：测试假设
实证分析的主要目的是进行假设测试，因此，我们必须根据所采用的模型类型选择相应的假设测试方法。如果是实验中使用的分析模型，可以尝试通过检验均值差异来测试假设；而对于实证分析中采用的统计模型，比如回归分析，则可以使用t-test或F-test来检验模型的参数估计情况。
三、步骤三：获得可信统计结果
在实际计算后，必须使用相关的命令，比如describe, summarize和tabulate等，获得统计结果，例如平均值，中位数，众数等。由于可能存在严重的样本偏斜状况，将影响结果的可信度；因此，必须使用相应的解释方法，评估结果，例如哑变量分析，有效性分析，适合性检验等。
四、步骤四：绘制图表
为了更好地认识实证分析的结果，可以使用STATA的可视化图表工具，如图，箱线图，年度或季度图等，来可视化分析结果，在模型拟合度分析时，还可以使用residual plot来检验模型概况究竟是否合理。
五、步骤五：结果分析及报告
最后，我们需要使用相应的解释和报告工具，将实证分析结果整合并用文字形式消化分析结果，以便更好地对结论进行说明；但实证分析只是个性化讨论中的一部分，最终结果与研究者的看法有关，关键是能否用合理的论证有效揭示出认知基础。
