模型一般是根据具体的案例来的，建议你首先读一些统计学的基础知识，具有了基础知识之后，掌握其他模型就很简单了。常用的涉及到回归分析的模型主要有：多元回归分析，logistic回归分析等；涉及到加权问题的有：层次分析法；分析多因素影响的参数方法：单因素、多因素方差分析，对应非参数的方法：列联表应该用于中位数的检验等等。另外，非参数中的平衡不完全区组设计，也是非常有意思的
实证论文必须有数据出路分析不一定有实证模型你百度一下，这相关的论文多的是
我最近写论文也碰上这个问题，你的问题是不用一定。我那个题目就是有个现成的公式，然后找近些年的数据进去进行对比分析，这个也算是实证分析了。建模那个太高级了，太难了。
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。
写论文常用理论模型有：1、杜威“做中学”。2、斯金纳“强化理论”。3、皮亚杰“认识发展理论”。4、维果斯基“最近发展区理论”。
1、杜威“做中学”杜威（John Dewey）提出“做中学”这个基本原则主要思想是“人的经验如何影响学习”。由于人们最初的知识和最牢固地保持的知识，是关于怎样做（how to do）的知识。因此，教学过程应该就是“做”的过程。
在他看来，如果儿童没有“做”的机会，那必然会阻碍儿童的自然发展。儿童生来就有一种要做事和要工作的愿望，对活动具有强烈的兴趣，对此要给予特别的重视。
杜威认为，“从做中学”也就是“从活动中学”、从经验中学入它使得学校里知识的获得与生活过程中的活动联系了起来。由于儿童能从那些真正有教育意义和有兴趣的活动中进行学习，那就有助于儿童的生长和发展。在开展学生动手实践、探究式教学等相关教学研究比较常用。
2、斯金纳“强化理论”
强调强化在学习中的作用。斯金纳把强化分成积极强化和消极强化两种。教学中的积极强化是教师的赞许等，消极强化是教师不再皱眉等。这两种强化都增加了反应再发生的可能性。斯金纳认为不能把消极强化与惩罚混为一谈。
他通过系统的实验观察得出了一条重要结论：惩罚就是企图呈现消极强化物或排除积极强化物去刺激某个反应，仅是一种治标的方法，它对被惩罚者和惩罚者都是不利的。他的实验证明，惩罚只能暂时降低反应率，而不能减少消退过程中反应的总次数。斯金纳对惩罚的科学研究，对改变当时美国和欧洲盛行的体罚教育起了一定作用。
文 实证模型一般有哪几种肯定知道分析结果
论文实证分析方法有哪些介绍如下：
1、进行案例的调查、分析。
2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。
3、用大样本的数据来证明一种理论。
4、进行历史分析或者比较分析。
5、研究结论及政策含义。
6、论文写作中其他应注意的问题。
本科毕业实证论文模型都有哪些？
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。
要看用什么软件进行数据分析了，一般统计类的软件比如spss都需要大样本容量，200以上
不是必须的。分析方法有很多种，实证分析只是其中一种。有的是需要实证分析的，有的是不需要的，看选题了；所以建议是：另选主题啦。
需要实证分析。期末论文有的是需要实证分析的，有的是不需要的，看选题了；所以建议是：另选主题啦。
可以根据兴趣进行选择，但是相对于理论的研究，很多本科的法律人，会选择实证论文。因为实证分析相对于理论的论文，会比较容易把握，不过存在数据收集难、数据分析难等问题。小包公法律实证分析系统可以帮助法律人对实证文章所需要的研究维度进行数据收集、数据清洗、数据验证，从而能得出文章所需的数据图表。帮助完成实证分析论文。毕业论文开头报告注意事项：开题报告是比较简单的格式汇报，主要是确定选题、报备研究方向和研究的学术意义及其对现实的指导价值等等。（1）研究背景。要细看前人研究不知道前人研究的不足点，以免自己的研究存在重复研究。（2）研究问题。避免问题太大，不细化，进而让问题研究得不深入让对策都禁不起推敲。（3）研究方法。不要简单罗列研究方法，要同时进行说明。（4）研究理论。不清楚这些理论的研究出发点，在运用该理论时，明显存在问题和理论的脱节现象。（5）研究框架。避免不说明具体的研究方法和程序化的步骤、每个阶段做了什么、取得什么成果以及每个步骤之间的关系。（6）研究意义。避免不谈创新性。
通常在写作论文时，实证分析一般是必不可少的，那么实证分析又该如何写比较好呢？实证分析目的是，为了让论文中所提出的观点或证明某一理论做支撑，其中包括有两种分析方法，一种是统计分析，另一种是回归分析。对于某些理论性的观点，需要举例一些论证来证明它。如果论证的结果与事实不符合，那可能会有这几个原因：（1）如果事实与理论不符，理论并不能解释这一现象；（2）理论本身就错误的，只要反例可以否定一个理论（被事实篡改），没有任何反例理论被认为是暂时可以接受的假设；（3）该理论的所在背景与目前社会的实际情况有所差异，我们应该分析不一致的地方，然后进行理论改进，或者提出相对应的政策建议来改变现实。相对比理论分析，实证分析则应该成为论文写作和选题的重点。由于理论创新的难度，实证分析能够并且能够反映论文写作过程中的工作量，从而使论文更容易被采纳。毕业论文（尤其是学士和硕士论文）应以实证分析为基础，包括：1、案例的调查与分析可以包括：具有一定创新意义的案例分析，如果案例可以否定某一理论，或解释该理论不适用于某一领域，则进行具有现实意义的社会调查。2、发现一个有利的论据，可以证明别人已经提出的但尚未被人证明过的理论，属于实证分析的创新。3、使用大样本数据验证理论或新方法来验证理论或观点，尽管其他人使用了相同的数据，但我们自己使用的数据更多，这样可以显得更有说服力，具有一定的创新价值。4、进行历史分析或比较分析的，尽量比别人收集更多的信息，或寻找新的证据，可以提出新的想法，或有第一手资料，这样的实证分析往往会成为新颖点，毕竟一篇论文的重点就是创新。
没有分析或者分析不深入第一个具体的问题是没有分析或者分析不深入。我们写一篇文章，有时候老师的评价是没有分析，感觉写的这个东西都是一种罗列，或者说是按照一定的程序、程式来把这个东西演练了一遍；要么就是说分析不深入，觉得这个东西好像仅仅是对这些估计结果进行了解读，没有对背后的一些信息进行挖掘。原因主要是不知道实证分析是什么，尤其是未能从功能上认识和把握实证分析。产生这个问题的原因就是，当我们没有分析或者分析不深入的时候，实际上与做这一项工作的目标不明确、不清晰有关。如果我们知道了实证分析的目的或者目标，为了获取新知，那么相对来说，出现没有分析或者分析不深入的程度可能都要减弱一些。二.没有聚焦于假说检验第二个具体的问题是没有聚焦于假说检验。这就是说有些实证分析，尤其是本科生写出来的文章感觉就是一个流水账，从前到后报告一遍，不知道做这个的目的，没有从功能上认识和把握实证分析的条件，不知道分析和验证的具体内容，不知道去检验假说，然后与此相关的就是搞不清楚实证分析的功能、具体的动作及其作用的对象。三.不重视识别与推断第三个具体的问题就是不重视识别与推断。这个主要是说一个底线问题，就是我们做了假说，但是后面的实证分析和假说之间好像是两张皮，彼此之间没有多大的关系，理论分析是理论分析，实证分析是实证分析。这一问题产生的原因，一是对实证分析的研究设计不过关，就是说没有验证假说这个事情，在研究设计上没有进行落实，后面的实证分析没有按照研究设计的一个具体的思路和步骤一步步的做下来。二是对与估计结果相关的理论和文献掌握不够，因为有很多的时候识别和推断不只是靠一些统计上的或者计量上的东西可以完成的，它可能还需要别的理论的分析和相关文献之间的相互印证等等。四.没有诊断性检验，或有但没有认真交代检验思路及其检验结果第四个具体的问题是指没有诊断性的检验，或者有但是没有认真的交代检验的思路及其检验的结果。这个问题的原因主要是不了解或者不掌握相关的知识和技术。我们可以看到有很多的一般性的检验，比如说我们要用面板数据模型，要用一下hausman test，先检验一下这个东西到底是有哪一种多随机的还是多固定的效应，不掌握这个知识和技术，论文里要么就是不用，要么就是交代不清检验思路和结果。五.缺乏稳健性的检验稳健性检验现在有很多了，比如说变换函数形式、指标，还有样本的区域、时间段等等，都是属于稳健性检验。没有这一部分是因为不知道、不懂，也就是说这个东西有什么用，或者这个东西到底怎么做都不清楚，其次才是执行力达不到的问题，有的时候往往做了一些稳健性检验，发现做出来的结果和基准回归的结果之间是冲突的，自己很难圆回来说清楚，所以就在这个地方卡壳了，要么就是直接把稳健性检验这部分给砍掉了。