完成数据收集后，数据清理与预处理、数据分析以及结果呈现与解读成为构建实证研究论文核心内容的关键步骤。

数据清理旨在提高数据的质量和可用性。缺失值是常见的数据问题，对于少量缺失值，若某变量缺失比例较低且对整体研究影响不大，如在一项关于员工工作满意度的研究中，个别员工的年龄信息缺失，且年龄并非核心研究变量，可考虑删除该变量。然而，若缺失值较多或变量较为关键，则需采用插补法。均值插补简单直接，但可能会改变数据的分布特征；中位数插补在数据存在偏态时更为稳健；多重填补法通过多次模拟生成多个填补值，能更好地考虑缺失数据的不确定性，虽计算复杂，但结果更为可靠。异常值的处理同样不容忽视。在研究企业财务绩效时，个别企业因特殊的投资收益或突发事件导致财务指标出现极端值。首先要通过箱线图、散点图等图形工具或 Z 检验、IQR 规则等统计检验方法识别异常值，然后分析其产生原因。若是数据录入错误或测量误差，应及时修正或删除；若为真实极端值且与研究主题相关，如企业因重大创新突破导致业绩远超同行，可保留并在论文中详细说明，因为这可能代表特殊的研究现象或趋势。

数据转换在特定情况下能提升数据的分析效果。当变量量纲或取值范围差异较大时，如在研究不同地区的经济发展水平与教育投入关系时，地区生产总值与教育经费的数值量级相差甚远，进行标准化处理可使数据更具可比性。Z 标准化将变量值减去均值后除以标准差，使标准化后数据均值为 0，标准差为 1，便于回归分析等多变量分析中对系数的解释。对于一些正偏态分布的数据，如居民收入数据，对数转换可使其分布更接近正态分布，缩小数据绝对差异，更清晰地呈现数据的相对变化趋势，有助于更准确地建立经济模型和揭示变量关系。

数据分析方法的选择取决于研究目的和数据特点。描述性统计分析是基础，在研究学生的学业成绩分布时，通过计算均值、中位数、标准差和绘制频率分布直方图，可以直观地了解学生成绩的集中趋势、离散程度和分布形态，为进一步分析提供整体印象。相关性分析用于衡量变量间的线性关联程度，在市场营销研究中，分析广告投放量与产品销售量之间的关系时，皮尔逊相关系数可判断两者是否存在显著的线性相关，若变量为等级数据或不满足线性关系，则可采用斯皮尔曼等级相关系数，为回归分析等深入研究提供线索。回归分析中，线性回归适用于构建因变量与自变量的线性关系模型，如在经济学中研究消费与收入、利率等因素的关系，通过建立多元线性回归模型并检验模型拟合优度和回归系数显著性来评估模型有效性；非线性回归则用于处理变量间呈现非线性关系的情况，如在生物生长模型中，生物量与时间的关系可能呈现指数或对数形式，非线性回归能更精准地描述这种复杂关系；逻辑回归用于因变量为二分类或多分类变量的场景，如预测消费者是否购买某产品或客户的信用等级分类，通过构建逻辑斯蒂函数模型将自变量线性组合转化为事件发生概率。方差分析用于比较多个总体均值差异，在农业研究中比较不同品种农作物产量是否有显著不同，或教育研究中比较不同教学方法下学生学习成绩差异时，可采用单因素方差分析或多因素方差分析，并通过事后检验确定具体哪些组间存在差异。聚类分析依据数据相似性将样本或变量分类，在市场细分研究中，根据消费者的消费行为、人口统计学特征等将消费者聚类成不同群体，以便企业制定精准营销策略，常用的方法有层次聚类法和 K - 均值聚类法，需根据数据特征和研究目的合理选择。因子分析从众多原始变量中提取公共因子，在心理学研究中，从多个心理测量指标中提取出如认知能力、情感特质等公共因子，通过检验因子载荷矩阵、因子贡献率等指标判断提取因子的合理性，以简化数据结构并揭示潜在关系。

在模型诊断与检验方面，对于线性回归模型，除了关注回归系数显著性和模型拟合优度，残差分析至关重要。残差应满足独立性、正态性、同方差性等假设，通过绘制残差图如残差与拟合值散点图、残差正态概率图等直观检查。若残差存在自相关、异方差等问题，如在时间序列数据的回归分析中可能出现残差自相关，会导致回归结果偏差，需采用广义最小二乘法等修正措施。逻辑回归模型需检验拟合优度如 Hosmer - Lemeshow 检验和预测准确性；聚类分析要评估聚类结果的稳定性和合理性，可通过计算轮廓系数等指标衡量；因子分析要进行因子旋转如正交旋转、斜交旋转以提高因子解释性，并检验因子结构有效性如通过 Bartlett 球形检验、KMO 检验等。

结果呈现与解读是将数据分析结果有效传达给读者的关键环节。在图表制作上，要遵循规范和美学原则。例如，用柱状图展示不同组间的均值差异时，柱子的宽度、颜色和间隔应合理，坐标轴标签要清晰准确，标题应简洁明了地概括图表内容，使读者一眼能看出图表所表达的核心信息。数据表格应包含必要统计量，如在呈现不同实验处理下的样本均值、标准差、样本量以及统计检验值如 t 值、F 值、p 值等时，表格格式要整齐规范，行列标签要有意义，对于显著结果可采用星号等符号突出标注，便于读者快速定位关键信息。在结果解读时，要紧密围绕研究问题和假设。若研究假设得到支持，如假设增加员工培训能提高工作效率，且数据分析结果显示培训投入与工作效率提升呈显著正相关，需详细阐述结果如何验证假设以及在企业管理实践中的意义，为企业决策提供依据。若结果与假设不符，如假设某种新的教学方法能显著提高学生成绩，但数据分析未发现显著差异，要深入剖析可能的原因，是研究设计存在缺陷，如样本选取不恰当、实验控制不严格，还是数据收集过程中存在误差，亦或是理论模型本身的局限性，通过这种反思为后续研究提供改进方向。同时，要将自身研究结果与前人研究成果进行对比讨论。若与前人一致，可进一步强调研究结果的可靠性和普遍性，为该领域知识体系增添有力证据；若不同，要深入探究差异产生的根源，可能是研究对象的特征差异、研究方法的改进或研究环境的变化等，这种对比有助于推动学科领域知识的更新与发展，为进一步的研究开辟新的思路。

数据清理、分析与结果呈现是实证研究论文不可或缺的重要组成部分。研究者需要严谨细致地处理每一个环节，从数据的初步整理到深入分析，再到结果的清晰呈现与深入解读，才能使研究成果具有科学性、可靠性和说服力，为学术研究和实践应用贡献有价值的见解和结论。