首先，根据研究的目的和问题，选取合适的统计方法和模型。

然后，收集数据并进行数据预处理，包括数据清洗、变量选择等。接着，利用统计软件或编程语言进行模型的建立和参数估计，如线性回归、逻辑回归等。在建立模型过程中需要进行模型诊断，如残差分析和假设检验等，判断模型是否符合统计假设。最后，根据模型结果进行解释和推断，评估模型的拟合度和预测效果。通过这些步骤，可以建立并验证可靠的统计模型来解决实际问题。