实证软件的选择取决于具体的研究需求、个人熟悉程度以及数据的性质。以下是一些常用的实证软件及其特点：

SPSS

特点：最早名为“社会科学统计软件包”，后更名为“统计产品与服务解决方案”。SPSS包含多种统计分析方法，如因子分析、聚类分析、分类树等，并且有Windows和Mac OS X等版本。

适用场景：适合初学者和需要多元分析的研究者，尤其是社会科学领域的研究。

Eviews

特点：主要用于时间序列分析，功能强大，特别是在回归分析方面表现出色。

适用场景：适合进行时间序列分析和宏观经济研究。

Stata

特点：包含丰富的经济计量方法，运行速度快，处理面板数据和截面数据的能力强大，且可以随身携带，无需安装。

适用场景：特别适合微观经济学和计量经济学研究，尤其是需要处理大量数据的场景。

Matlab

特点：功能全能，不仅限于计量分析，还能进行数值计算、随机模拟、规划求解等。需要编程实现。

适用场景：适合需要复杂计算和大量回归分析的研究，尤其是金融和工程领域。

SAS

特点：功能强大，但学习曲线较陡，所有功能都需要编程实现。数据管理能力强，支持SQL语言。

适用场景：适合需要复杂数据处理和高级统计方法的研究，尤其是金融和生物统计领域。

R语言

特点：统计分析和图形表示的强大工具，适合编程实现复杂的统计模型。社区资源丰富，适合学术研究和教学。

适用场景：适合需要高级统计分析和图形表示的研究，尤其是学术界和科研领域。

建议

初学者：如果缺乏编程经验且研究需求较为简单，SPSS是一个很好的起点。

进阶用户：熟悉SPSS后，可以学习Eviews进行时间序列分析，或Stata进行宏观经济和微观经济研究。

高级用户：如果需要处理复杂的数据和模型，Matlab和R语言是更好的选择。

复杂数据处理：对于需要大量数据处理和高级统计方法的研究，SAS可能更为合适。

根据以上信息，你可以根据自己的具体需求和背景选择合适的实证软件。