在论文实证中，可以使用以下几种软件：

Stata

特点：Stata以其强大的数据处理和统计分析能力而备受推崇，尤其适合处理大型数据集和进行高级统计分析。它的操作相对较为简便，适合初学者和需要快速分析的研究人员。

适用场景：广泛应用于经济学、社会学、医学等各个领域，特别是在需要处理复杂统计模型和大型数据集的情况下。

SPSS

特点：SPSS是一款功能强大且易用的数据分析软件，适合没有编程基础的研究生使用。它提供了丰富的统计方法和工具，包括描述统计、相关分析、回归分析、因子分析等。

适用场景：适用于各种社会科学领域的研究，特别是那些需要快速生成统计结果和可视化报告的情况。

Excel

特点：Excel以其基础的数据处理和图表制作功能而著称，适用于简单的数据处理和分析工作。

适用场景：适合初步的数据整理和可视化，但对于复杂的统计分析，其功能相对有限。

Python

特点：Python以其灵活性和强大的编程能力而备受青睐，适合进行复杂的数据分析和建模。

适用场景：适合有编程基础的研究人员，特别是在需要自定义数据处理和高级统计分析的情况下。

Eviews

特点：Eviews是一款常用于经济学的统计软件，特别适用于Ols回归和多元回归分析。

适用场景：适合经济学专业的学生和研究人员，特别是在需要处理时间序列数据和进行经济模型分析的情况下。

AMOS

特点：AMOS以其强大的结构方程模型分析功能而著称，但其操作相对复杂，不适合统计新手。

适用场景：适合需要进行结构方程模型分析的研究人员，特别是那些熟悉统计软件操作的研究者。

建议

初学者：建议从SPSS开始，因为其界面友好，操作简便，适合快速上手。

有一定编程基础的研究人员：可以考虑使用Python或Stata，以便进行更复杂的数据分析和建模。

经济学专业研究人员：Eviews和AMOS是常用的工具，根据具体需求选择合适的软件。

根据你的具体需求和背景选择合适的软件，可以大大提高论文实证的效率和质量。