广东世通检测校准中心实验室面积2000多平方米，实验室校准源，拥有福禄克、惠普、安捷伦、菊水、新天等大批进口、国产仪器一千余台套，校准检测覆盖范围广。中心设有：力学、长度、衡器、电学、电磁、热工、理化、光学、几何量、电力、轻工等校准检测实验室。
为确保公司以更高的品质服务客户，2019年投资7000余万元在东莞新建1万多平方实验大楼，广东世通将以更高的品质、更完善的服务，更强大的技术团队，为客户提供、的服务。
一、本公司服务范围：
玩具类 ： 试验手指、试验销、小球测试仪、压力头、假手指、跌落地板、光电转速表、模厚仪、奶嘴测试仪、锐利尖点测试仪、锐利边缘测试仪、声级计、秒表…….
力学类: 拉力试验机、推拉力计、扭力批、测力仪、砝码、压力表、
27.计量对企业技术进步有哪些支撑作用？
答：20世纪出现席卷的科技进步浪潮，为现代工业的发展注入了无比的推动作用，近几十年来，无数新产品、新技术、新材料、新工艺也应运而生，创造出无比的物质和知识财富，也为人类生活带来福祉。回顾已经发生的工业革命，几乎每次爆发都和计量技术的进步密切相关。20世纪以来，随着计量科学研究成果大量涌现，引发了许多改变世界的重大事件，比如依据测量原理发明的半导体晶体管、集成电路、激光、光纤、传感器、计算机、锂电池、工业机器人等等，同步催生出大量新兴产业；又比如20世纪初量子力学理论诞生后，原来用实物建立的测量基准逐步被量子基准所取代，人类通过对物质内部结构测量，对自然规律的认识不断深化，并且出现了生物工程、基因测序、纳米材料等许多新技术，也孕育出许多新的产业。
计量和企业新技术、新产品的应用与开发两者间实际紧密相伴且相辅相成。一方面，测量技术的进步可以带动企业技术能力的不断提高和进步，生产控制的自动化水平迅速提升。另一方面，企业对测量方法和准确度出现新的、更高的需求时，又会推动计量技术研究和发展，研制和开发出更为、准确的测量手段和方法。通过这种交替式发展和创新驱动，就会引发一次又一次的技术革命和产业变革，把人类文明不断推向新的高度。
28.计量与国际贸易的关系？
答：计量是贸易正常开展的基本条件，现代贸易若无计量是难以想象的。例如矿石、农产品等经常以“吨”、“千克”等为单位，按重量结算；机械产品、轻工产品经常以“个”、“卷”、“打”等计数单位结算；木材、天然气等商品又以体积类单位“立方米”等结算。这些商品的量借助计量器具来确定，计量器具量值的准确与否将直接影响买卖双方的经济利益。计量也是把好贸易中商品质量关的重要，任何一种商品的质量都需要用参数指标来评价，例如色度、纯度、疲劳度等，而这些参数指标要依靠计量测试来完成。
在贸易化过程中，国际贸易规则也在不断发生新变化。国际市场上成功的交易通常都需要复杂的测量、标准及标准物质作为技术支撑，没有准确一致的计量，将严重阻碍商品进入市场。
29.商品过度包装的危害有哪些？
答：商品生产者通过过度包装，实质是用外表吸引购买者的注意力，以追求更多的利润，这样做歪曲了包装的本来功能，消耗了更多资源，造成了大量的环境污染，不同程度地损害了消费者以及社会群体利益，为此，商品过度包装带来了许多问题。
带来价格成倍增长。经过特别包装的商品，价格均在平常包装的2-3倍，甚至更高，一般认为，包装成本若超过产品出厂价格的15％，则属于过度包装。其次是冲击了绿色消费观念。另外，由于我国生活垃圾处理水平、生活垃圾处理设施和处理能力严重不足，大量商品包装垃圾无法进入正常处理系统进行处理，也给城市生态环境造成影响，对土壤、大气、水体造成污染。
30.能源计量在企业节能管理中的主要任务是什么？
答：企业能源计量管理的主要责任是按国家标准《用能单位能源计量器具配备和管理通则》GB17167-2006要求，配齐能源计量器具，并经依法检定/校准合格后投入使用；确保能源计量数据准确可靠。
方法验证成功的前提条件
（1）仪器已经确认、校正并在有效期内；
（2）经过培训的人员；
（3）可靠稳定的对照品，标准样品；
（4）可靠稳定的实验试剂；
（5）确认受试溶液的稳定性，在规定时间内无降解。准确度是指用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度，用百分回收率表示。
测定回收率R（recovery）的具体方法可采用加样回收试验法来进行测定。加样回收试验已准确测定样品含量P的真实样品+已知量A的对照品（或标准品）测定，测定值为
数据要求：规定的范围内，至少用9次测定结果评价，如制备高、中、低三个不同浓度样品各测三次。（重复性、中间精密度和重现性精密度是指在规定条件下，同一个均匀样品，经多次取样测定所得结果之间的接近程度。用偏差（d）、标准偏差(SD)、相对标准偏差(RSD)（变异系数，CV）表示。
（1）重复性(repeatability)：在相同条件下，由同一个分析人员测定所得结果的精密度；在规定的范围内，至少用9次测定结果评价，如制备三个不同浓度样品各测三次或把被测物浓度当作，至少测6次进行评价；
（2）中间精密度：同一实验室，不同时间由不同分析人员用不同设备所得结果的精密度；
（3）重现性(reproducibility)：不同实验室，不同分析人员测定结果的精密度；
（4）数据要求：需报告SD，RSD和可信限。指有其他成分（杂质、降解物、辅料等）可能存在情况下采用的方法能准确测定出被测物的特性，能反映该方法在有共存物时对共试物准确而专属的测定能力，是指该法用于复杂样品分析时是否受到相互干扰程度的度量。
• 通常通过分析含有加了杂质、降解产物、有关化学物质或安慰剂成分的样品，将所获分析结果与未加前述成分之样品的测试结果进行比较，两组测试结果之差即专属性；
•鉴别反应---应能与可能共存的物质或结构相似化合物区别，不含被分析的样品，以及结构相似或组分中的有关化合物，均应呈负反应；
•含量测定和杂质测定---色谱法和其他方法，应附代表性图谱，亦说明专属性；图中应标明各组份的位置，色谱法中的分离度应符合要求；
•杂质可获得的情况下，对于含量测定，试样中可加入杂质或辅料，考察测试结果是否受干扰；对于杂质测定，也可向试样中加入一定量的杂质，考察杂质间是否得到分离。
检测限是指试样在确定的实验条件下，被测物能被检测出的低浓度或含量；它是限度检验效能指标，无需定量测定，只要指出或低于该规定浓度即可。
•非仪器分析目视法：用已知浓度的被测物，试验出能被可靠地检测出的低浓度或量；•信噪比法：用于能显示基线噪音的分析方法（仪器分析方法），是把已知低浓度试样测出的信号与空白样品测出的信号进行比较，算出能被可靠地检测出的低浓度或量；一般以信噪比3∶1或2∶1时的相应浓度或注入仪器的量确定检测限。
•也可采用标准差法：
空白值＝0时；
①测定背景10次以上，求出标准差σ；
②将σ乘以三倍；
③在工作曲线上求出3σ相对应的浓度X，即为方法的检出值。
空白值不等于0时
①测定背景10次以上，求出标准差σ；
②将σ乘以三倍；
③在工作曲线上求出3σ相对应的浓度X；
④将求得的对应浓度值加上空白值即得该方法的检出限。
6•指样品中被测物能被定量测定的低量，结果应具有一定准确度和精密度要求；
•常用信噪比法确定定量限，一般以信噪比（S/N）为10∶1时相应的浓度或注入仪器的量进行确定，也可用仪器所测空白背景响应标准差（SD）的10倍为估计值，再经试验确定方法的实际测定下限。在设计的范围内，测试结果与试样中被测物浓度直接呈正比关系的程度。线形通常用小二乘法处理数据求得回归曲线的斜率（Slope）来表示。数据要求：至少需要五个浓度考察线形，需提供相关系数、y截距（是检定的可能偏差）、回归斜率及方差等参数，应列出回归方程数和线性图。
注意：做线性时，应注意尽量做的点多一点、线性浓度范围宽一点，这样做的好处是：当你在准确度考察时，你做的回收率考察的浓度就大些，配制溶液时就容易操作些；否则，在你做线性考察时，你做的线性浓度范围不宽，那么你在考察回收率时，你采用加入法考察时的浓度变化范围就不宽，操作浓度很难控制，造成实际操作困难。为进一步加强集贸市场计量监管，规范集贸市场计量秩序，切实保护消费者合法权益，连日来，秦安县市场监管局在全县范围内扎实开展了“我为群众办实事，计量惠民下基层”集贸市场计量专项监督检查和计量器具免费检定活动。此次检查主要围绕农贸市场、果品交易市场、各镇集贸市场等与群众生活密切相关的民生领域在用的强检计量器具展开，对各乡镇超市、商业门店、零散摊点在用的衡器开展监督检查和免费检定。检查中，执法检定人员一方面严格按照检定规程，逐摊位、逐台件进行登记、检定，对合格计量器具加贴合格证，对不合格计量器具责令停止使用并依法查处；另一方面督促指导相关单位进一步落实主体责任，完善计量管理制度，建立计量器具台帐，引导自律诚信规范经营。同时，执法人员还就计量法律法规知识、电子秤的日常维护和保养方法进行了现场宣传讲解，有效维护了农贸市场的计量秩序，营造了规范经营、公平公正的市场购物环境。 截至目前，全局共出动工作人员168人次，对全县14家集贸市场在用的926台件衡器进行了监督检查和免费检定。并督促市场主办方设立公平秤3台，签订诚信计量承诺书3份。
1、以经济思想为主的经验论文
只需要掌握《计量论文写作和发表的黑客教程1（让初学者瞬间开窍，发<经济研究>不再难）》以及该文提到的辅助材料，即可发表一般的CSSCI论文。如果有时间、有兴趣，还可以看一遍伍德里奇的《现代观点》。这本书对OLS的推导讲的比较多(这是理解其他方法的基础)，其他估计方法基本只讲思路和操作，不讲理论推导，多是启发式的点到为止的推导。例如协整问题，在这个层次上是不可能讲清楚的，即使是格林的书也没有讲清楚。
这个层次，注重会用软件跑结果，而不是注重推导。各种方法能用软件跑出结果来，就达到了目标，能写论文，发表在一般的CSSCI上。如果思想好，那么发表在期刊也是完全可能的。《黑客教程1》中列举了经济研究和中国社科上面的例子。这种例子很多。目前中国期刊上经验论文大部分属于这个水平。要发期刊得注意逻辑。中国学生本来逻辑不差，但是长期受到灌输教育和服从式扭曲教育，结果一旦踏上研究这船，思维方法看起来十分可笑，但自己却很茫然。想知道自己的逻辑思维有哪些陷阱，可以看看《黑客教程2》
2、以技术为主的经验论文
这个需要掌握中级的计量水平，以技术为主，就是需要你能瞎折腾技术。一般而言，中水平的折腾，需要看懂格林或林文夫的计量经济学教材。然后能用STATA，或者GAUSS,MATLAB等软件。经济研究上这类论文只占少数，毕竟国内的计量教学水平还不支持大规模玩技术的论文。但未来会越来越多，后和思想为主的论文达成一种均衡比例。
这类论文的增长速度，还受期刊编辑水平和眼光的限制。一些期刊编辑就认定玩技术对中国经济没用，就认定和中国经济紧密结合才可以发，那么这类论文还是偏少。哪一天大家都认为理论研究和现实经济研究同等重要的时候，中国经济学的春天就来了。
需要指出的是，不是技术为主的论文一定要更好。中国经济学家通常做的事情，都是学习西方的理论，然后用来分析中国情况，做的事情都是二道贩子的事情。大家明明知道直接进行理论创新是一个有难度的好事情，但是你真要理论创新，必然会有人跳出来说脱离中国现实，理论没有和现实相结合。好像只有同中国现实相结合了，才是好理论。因此，中国人对技术和纯理论的论文其实是存在双重标准。这里要指出的，不是要以哪一类论文为主，两类都很重要。因此，理论研究和现实研究的重要性被同等看待时，才是中国经济学的春天，而不是只认为其中的一种才是重要的。
3、理论计量研究论文
这需要看透伍德里奇的面板和哈米尔顿的时间序列，以此为基础再扩展阅读理论文献，能了然随机收敛，能解决已有计量方法本身的问题。国内做这工作的没几个人，经济研究上也从来没有过此类论文。（有的话告诉我一声）道理同上，中国经济学的春天还没到来。所以这类论文一般发在国外，JOE, ECONOMETRICA, JASA, AOS.....例如华中科大、上财经院和厦大王亚楠的一些海龟和少数高水平的辛苦土鳖。
计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：
1、理论检验。
2、预测应用。
研究对象：
计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。
新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。
涉及到的相关学科：
若是所建立的回归模型在经济意义上没有因果关系，那么这个就是伪回归，例如路边小树年增长率和国民经济年增长率之间存在很大的相关系数，但是建立的模型却是伪回归。如果你直接用数据回归，那肯定存在正相关，而其实这个是没有意义的回归。
为避免伪回归，消除异方差，在不改变时间序列的性质及相关性的前提下，为获得平稳数据，通常会对时间序列取自然对数。对数据进行平稳性检验是研究中不可或缺的步骤，因为时间序列分析法只适用于平稳的数据。那么什么情况下会对数据取对数呢？
，关于对数的问题，若是自己选取的变量数据，里面有部分小于0，或者负数，需要重新考量下，看是否数据或者其他问题，此时肯定是没法取对数；
第二，针对CD 等生产函数等类型的数据分析，由于建模需要，一般需要取对数，此类情况一般会在柯布道格拉斯函数基础上，引入新的变量，包括但不局限于资本和劳动等变量；
第三，平时在一些数据处理中，经常会把原始数据取对数后进一步处理。之所以这样做是基于对数函数在其定义域内是单调增函数，取对数后不会改变数据的相对关系
第四，取对数作用主要有：缩小数据的数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。取对数后，可以将乘法计算转换称加法计算。某些情况下，在数据的整个值域中的在不同区间的差异带来的影响不同。也就是说，对数值小的部分差异的敏感程度比数值大的部分的差异敏感程度更高。这取对数之后不会改变数据的性质和相关关系，但压缩了变量的尺度，数据更加平稳，也消弱了模型的共线性、异方差性等。例如在会计或者金融等变量的实证研究中，引入变量资产规模等变量，一般会取对数，因为不同行业或者国有、民营等公司的资产规模差距很大，取对数，会缩小差距，使得实证研究更具有针对性。
另外，山大大学陈强老师在计量经济学及stata应用公众号中汇总出如下五种情况：
，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。
，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。
第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。
第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。
第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。
在经济学中，常取自然对数再做回归，这时回归方程为 lnY=a lnX+b ，两边同对X求导，1/Y*(DY/DX)=a*1/X,b=(DY/DX)*(X/Y)=(DY*X)/(DX*Y)=(DY/Y)/(DX/X) 这正好是弹性的定义
告诉你如何取对数quick\ generate series\ 输入新变量，比如 r=log( )，r就是取完对数后的序列。
很多同学在做实证文章的时候常常问，我的R平方只有0.08到0.09，也就是说我的模型只能解释数据的8%到9%。在实证文章里，特别对于横截面数据来说，有时R平方只有0.05。R平方是什么意思？就是说，我们的模型能解释数据的variance的多少，可能对于绝大部分的variance的解释，经济学家是不知道的
另外，R平方表示模型拟合优度，也就是模型解释力度，此值介于0-1之间，数值越大，说明模型解释力度越大，该值越大越好，在实际研究中，辞职表的意义相对较小，即使该值小于0.4或者更小，也关系不是很大。
R平方与所选取变量多少以及回归有很大关系，经常在会计领域多变量进行回归，此值会很小，所以不必太在乎这个统计量。另外调整R2可以为负数，当调整R2可以为负数时，说明此时R2会很小，几乎为0，此时模型几乎没有意义。就Panel Data的处理而言，建议行平稳性校验。一般完整的实证经济学论文，针对面板数据，会前期进行数据处理，包括描述性分析和平稳性检验的，这个根据期刊的要求或版面要求而定，另外，根据相关要求，一般情况下，由于面板数据主要核心在于回归，包括固定或者随机效应的回归结果，所以有些文章，并没有进行平稳性检验，而为了将面板数据做的高大上，分析更具有针对性，可以进行分类分行业分阶段进行回归，更能说明问题。
而在公司财务领域，研究都是资产负债率等，它们不可能包含单位根，所以我们基本上都不做这个检验。然而，在宏观经济领域，单位根过程很普遍，如果前期学者也证实了单位根过程的存在，一般也都做。所以具体情况，根据相关要求来定。
计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。计量经济学以古典回归分析方法为出发点。依据数据形态分为：横截面数据回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。依据模型假设的强弱分为：参量计量经济学、非参量计量经济学、半参量计量经济学等。常运用的软件：EViews、Gretl、MATLAB 、Stata、R、SAS、SPSS等……
问卷主要分为两大类：即量表问卷和非量表问题。
计量是国家质量基础设施的重要组成部分。在党中央、的坚强领导下，市场监管总局团结全国计量工作者，协力构家现代测量体系，推动发展，计量基础更加扎实，计量法制更加健全，计量服务更重实效。
“十四五”时期，计量工作将立足新发展阶段，主动适应新形势、明确新任务、落实新要求，完整、准确、全面贯彻新发展理念，持续加强计量体系和能力建设，围绕推动发展更好发挥基础保障和支撑作用。
加强计量顶层设计，提升计量基础能力。推动《计量发展规划（2021—2035年）》尽快发布实施，印发国家测量体系建设指导意见。面向国家发展重大战略需求，成立计量技术加快制定数字计量、产业计量、碳计量等领域国家计量技术规范。
推进计量科技创新，解决重大测量难题。我们将更好发挥全国计量工作部际联席会议作用，推进计量科技协同创新，推动关键计量测试设备国产化，实现我国具有自主知识产权的计量能力总体达到世界水平，并在部分关系国家核心竞争力的关键领域。
完善产业计量体系，增强计量服务效能。市场监管总局计量司将加强国家产业计量测试中心建设规划布局，聚焦制约产业发展的“卡脖子”问题，在超精密装备、海洋监测装备、钢铁、内燃机等领域新建一批国家产业计量测试中心，不断完善我国的产业计量测试服务体系。制定关于加强企业计量工作的指导意见，更好发挥计量支持市场主体发展的基础性、性作用。
量表问卷通常更多使用于学术研究，主要针对人群态度看法使用意愿等方面的研究，量表题是指类似答项为“非常不同意”，“比较不同意”，“中立”，“比较同意”和“非常同意”之类的问题，这个在前期stata培训会议中以使用意愿以及影视旅游动机专题介绍过。主要软件为SPSS，主要分析方法比如因子、信效度、相关、回归模型等。
而非量表类来讲，其大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等，但很少有出现量表题（是）。
一般人对经济学的直觉反应是：那是一个很高深的理论。然而我们也应该知道，经济学的研究虽然是从严谨抽象的理论出发，但因为研究对象是人的行为，经济学也相当“实际”，当我们评断经济理论是否成立时，当然是要看它符不符合人的行为。因此很大一部分经济学研究是以实际资料的观察和分析为中心的。经济学生有分析资料的能力，经济大学课程中，就都有分析资料所需的统计学课程。然而许多学生在标准的统计学课程中所学到的，多是基本的描述性统计以及简单的统计运算，以这样的课程内容，纵使经过一年的学习，绝大多数学生还是无法将所学到的统计方法用到实际经济分析之中。更何况经济大学课程需要统计学的地方并不太多，使得大多数学生不太清楚为什么需要必修统计学。在这里我就先稍微描述一下标准统计学课程的内容，然后再说明问题的所在。统计学教材大致可分为两部分:概率理论和统计推断，概率理论包括随机变量、密度函数、基望值、变异数等的操作和运算，以及对一些统计分布（正态分布以及相关的卡方分布、t分布、F分布等）性质的探讨，这些概率概念和其运算都是统计学第二个部分的推断的基础。而统计推论主要是让我们了解总体和从总体所抽出的样本数据的区别，然后解释如何使用样本数据计算各种统计量，以将样本中的信息，简明而正确的表现出来，从而让我们推断出总体的性质。统计推断的内容大致可分为两部分:参数的估计(估计那些表现总体特征的参数数值和假设检验（检验我们对总体性质先期设定的一些假设）。
不论文科还是理科的学生，所学的统计学入门课程都不脱这样的课程安排，我们自然不难想象，在应用这种通常教育型的统计学到经济学研究中时，便很可能有适用性的问题。这个问题可分为两方面来说，，统计学可能教得不够深入，所学到的统计方法不足以应付形形色色的经济资料;第二，统计学常常是以自然科学方面的应用为主，对社会科学的研究可能不完全适用。
统计学初学者所碰到的这些问题，其实也就是五六十年前，经济学家刚开始尝试大规模地对经济资料进行统计分析时所碰到的问题。在解决统计学适用性的数十年过程中，经济学家逐渐发展出比较适用于分析经济资料的许多统计方法（或称计量方法，主要以强调解释变量和应变量之间因果关系的回归模型为重心），也就形成了经济学中的一个立领域———经济计量学。我们应可从这个经济计量学创始的过程里看出，若想要比较深入的应用统计方法到经济学研究中，我们进一步学习经济计量学才可。
经教育部经济学教学指导讨论通过、教育部批准，经济计量学已被确定为经济学各类的八门核心课程之一。在美国，经济计量学在大多数经济系的课程中都列为必修课程，在经济系硕士和博士（以及不少管理学院的博士）课程中，经济计量学是和微观经济理论以及宏观经济理论并列为必修课的课程。硕士和博士生通常也都会多修一些中的计量课程，这是因为经济系硕士和博士研究生除了少数专攻纯理论的人外，其论文几乎毫无例外的都包含有资料分析及论证研究的部分，因此大多数的经济学者从做学生开始，就要有处理计量方法的能力和经验。经济计量学对计算机的需求度在经济学的各个领域中可能是高的，理由非常简单，经济计量学本来就是为分析资料而兴起的学问，而大规模资料的处理正是计算机的主要功能。另一方面，在经济研究日趋复杂精细的今天，高度非线性的经济模型大行其道，对这些模型的估计采用数值方法，其实际计算也只有依赖计算机。事实上，一些经济计量学家使用数值方法及计算机的深度，可能让计算机工程师都感到惊讶。近年来经济计量学对计算机的需要更不限于数据处理和模型估计，许多复杂计量方法的发展往往只能以仿真试验来评估，而仿真试验也只有在计算机中才得以进行。
由于计算机的普及，大多数人对计算机都有所认识，几乎所有的大学生对微软公司的软件，如视窗操作系统或是Office系列商用软件都有或多或少的接触。我认为对一个经济计量学的初学者，能够使用Office系列中的Ex-cel或是同类的电子表格软件中回归分析就算是入门了，其学习成本并不高。我也极力建议初学者一定要尽快对计算机上手，用真实资料做一些简单的估计和实证分析，因为只有实际动手，才能培养出对计量研究的感觉，也才能够体会经济理论在实际世界中的用途。用不了几年后，发现真的能在实际资料中找到验证，你会相当感动的。
若要使用更深入的经济计量方法，当然是需要较电子表格软件更为的统计或计量软件，但我仍要强调，电子表格软件在任何阶段的计量分析中都有其功用，因为只要数据数目不是太大，电子表格软件可非常轻松地帮我们整理资料并进行图表绘画等初步分析，而这类分析总是很有助于我们对资料的了解，对资料的了解是所有严谨实证分析的基础。
市面上个人计算机版的统计软件（诸如SAS、SPSS、Minitab等）不胜枚举，会用的人也很多，这些统计软件对从事实论证计量研究有帮助，不少经济计量学教科书也都推荐使用这些统计软件。事实上，很多经济计量学家的学术研究也全都是靠这些统计软件来进行的。然而也有更多的学者偏好较为的经济计量软件（诸如Eviews、STATA、TSP、RATS等），这类计量软件在经过多年的改进后，都已相当“平易近人”。一个有普通计算机知识的初学者，通常在一个星期内即可学会一个这类的软件。和统计软件相比，计量软件的优点是，其操作手册乃至于界面上所用的名词术语多从经济计量学而来，初学者会觉得比较亲切，也比较不容易发生术语意义不明的状况，使用者想要搜寻某个特定的计量方法也比较容易找到。
前述的统计或经济计量软件都是所谓的软件包，软件包的使用手续大致如下:使用者在使用之前，要先确定要用的计量方法在这些软件包中存在，然后根据操作手册键入对应的指令，输入资料，并叫出所要用的计量方法执行之，计算结果便会以标准的形式输出。一般来说，软件包的优点是简单方便，缺点则是任何软件包都不可能有使用者所想用的所有计量方法，基本上也不容许使用者对既有的计量方法作较大的修改，因此软件包有相当大的局限性。为补这种缺点，近年来有名的软件包都不断加入新指令，以让使用者比较容易地修改原有的计量方法，或设计一些概念的计量方法。这些新指令实际上已可说是一种程序语言，其操作方式是让使用者用它将所要的计量方法写成计算机程序后执行之。不少比较深入的实证计量研究结果，都是研究者在软件包原有的计量方法之上，增加修正的计算机程序后所产生。
也有不少的经济计量学家是根本不用软件包的，他们偏好以立的(不附属于任何软件包的)程序语言编写所有要用的计量方法。这类程序语言除了软件工程师所通用的C、Fortran、Pascal等之外，还有为经济计量学家所专属的GAUSS、Matlab等个人计算机程序语言。所谓经济计量学家专属的程序语言通常是指该语言的基本组成元素不是数字，而是向量或矩阵，这种结构适合编写计量方法的计算机程序。
学习程序语言通常较花时间，以GAUSS为例，可能需要至少三天的时间去熟悉其基本操作手续，而想要达到可编写出有意义的计算机程序的地步，则需视程序的难易程序花一天到一个星期的时间，测试计算机程序的正确性通常还需更多的时间。学习程序语言的时间成本的确是比较高的，但我们也要知道程序语言的大优点在于它的弹性;一个经济计量研究者若能掌握一种程序语言，则计算机能帮他做的事基本上将不再有任何的限制。
计算机是经济计量学不可或缺的组成份子，我建议在学会电子表格软件后，经济计量学的学生应该按照实际需求，在统计软件包、经济计量软件包、以及经济计量专属个人计算机程序语言三类难易程度不同的计算机软件中择一学习。我也建议，一旦决定要学哪一种计算机软件之后，一定要尽可能将之学个透彻，对计算机软件的学习一次搞定是有效率的做法。
