第二，由上述要素所决定，运用计量法学进行实证研究的步骤具体分为理论模型的设计、样本数据的收集、模型参数的估计、模型的检验四个方面。

　　理论模型的设计：通过对所要研究的法学现象进行深入的法理分析，根据研究的目的，选择模型中包含的各个要素，并根据法学理论和样本数据显示出来的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型，理论模型的设计主要包括选择变量、确定变量之间的关系、拟定模型中待估参数的数值范围。

　　样本数据的收集：数据的类型一般分为四种：时间序列数据、截面数据、面板数据、虚变量数据。时间序列数据是按照一定的时间先后排列的统计数据；截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据；面板数据则是两者的综合，既有时间维度又有空间维度；而虚拟变量数据也就是二进制数据，一般选取0或1。

　　数据的质量大体上可以概括为完整性、准确性、可比性、一致性四个方面。完整性，即模型中所包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。但是实际当中“遗失数据”的现象时有发生。如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采用特定的技术将“遗失数据”补上。准确性具有两方面的含义，遗失所得的数据必须准确反映它所描述的法学现象状态，即统计数据或者调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。可比性，也就是通常所说的数据口径问题。容易收集到的数据，可比性一般比较差，其原因在统计范围口径的变化。样本数据本身就是法学现象的一种客观描述，因而样本数据必须经过处理后才能为我所用。计量法学的分析方法就是从样本数据所体现的客观性中寻找法学现象本身客观存在的规律性。一致性，即母体与样本的一致性。从统计学的角度讲，从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么必须要求个体样本在母体中具有代表性，也即个体和母体必须是一致的。

　　模型参数的估计：在建立理论模型并收集整理了符合模型的样本数据之后，就要选择适当的方法对模型进行估计，得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯数学技术的过程，在数学领域已经有很成熟的研究，只需借鉴相关成果。

　　模型的检验：模型参数估计量得到之后，此时一个计量法学模型已经基本建立起来，但是它是否能揭示所研究的法学现象中诸因素之间的关系，能否在实际中得到运用还必须通过相关的统计学检验，更得回到法学的研究背景下进行法学层面检验和解释。