以下是具体步骤：

1. 打开Stata软件，导入数据集并查看变量的描述和统计信息。

2. 根据研究问题和数据特点，选择一个合适的因变量和一组自变量。通常建议选择与研究问题相关的变量，并避免自变量之间存在高度相关性。

3. 运行回归分析，建立基准模型。可以使用Stata内置的回归命令，例如regress或logit等，也可以使用其他命令或自定义模型。

4. 检查基准模型的拟合程度和显著性，例如观察R-squared、F统计量、标准误差、残差分布等指标。如果基准模型不符合要求，需要调整自变量或采用其他方法进行分析。

5. 根据需要，可以进一步分析基准模型的影响和稳健性，例如进行子样本分析、异方差性检验、变量选择等。

需要注意的是，基准回归只是回归分析的一个基本步骤，不能代表整个研究过程。在进行基准回归之前，需要对研究问题、数据质量和分析方法进行充分的思考和准备。同时，需要遵循科学研究的规范和方法，保证研究结果的可靠性和有效性。