Stata là một phần mềm mạnh mẽ, nhưng để khai thác hết tiềm năng của nó, người dùng cần có kiến thức chuyên sâu về kinh tế lượng và thống kê. Việc hiểu rõ các lệnh, cú pháp, và các mô hình kinh tế lượng không phải là điều đơn giản.
Ngoài ra, người dùng cần biết cách kiểm định các giả thuyết, xử lý dữ liệu và phân tích kết quả. Điều này đòi hỏi sự đầu tư thời gian và công sức không nhỏ để học và hiểu rõ các khái niệm và phương pháp trong kinh tế lượng.
Khi làm việc với các tập dữ liệu lớn, Stata có thể gặp phải các vấn đề về hiệu suất. Việc quản lý, làm sạch và xử lý dữ liệu trước khi chạy mô hình là một công đoạn tốn thời gian và dễ gặp lỗi.
Đối với các tập dữ liệu có hàng triệu quan sát hoặc hàng ngàn biến, việc tối ưu hóa bộ nhớ và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả đòi hỏi người dùng phải có kinh nghiệm và hiểu biết sâu về cách hoạt động của Stata cũng như các kỹ thuật lập trình liên quan.
Ví dụ như khi thực hiện thu thập data của 500 Công ty trong giai đoạn 12 năm từ 2012-2023.
Một trong những thách thức lớn nhất khi chạy mô hình kinh tế lượng trên Stata là giải thích và báo cáo kết quả một cách rõ ràng và chính xác. Các kết quả từ mô hình thường phức tạp, bao gồm nhiều hệ số, giá trị p, và các chỉ số thống kê khác. Việc trình bày các kết quả này sao cho dễ hiểu đối với người không chuyên về kinh tế lượng là một nghệ thuật.
Hơn nữa, người dùng cần phải cẩn trọng khi diễn giải các kết quả để tránh những kết luận sai lầm hoặc không chính xác do hiểu lầm về mô hình hoặc dữ liệu.