模型有三个层次：
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。
问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。
问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。
问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。
问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。
自己建立表格。毕业论文里模型输出的数据是毕业生在制作文件中是所涉及的编辑信息，是用于毕业论文所需的重要数据。模型输出的数据是自己建立表格输入信息汇总的，这样才可以完整的完成数据的统计。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的
但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向
其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论
在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶
初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过
进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据，但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。
高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据，然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果
