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经济学实验可复现性材料包

jebo-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
320
本指南用于为经济学实验论文构建完整的可复现性材料包。它详细说明了所有必需的组件，包括参与者指令、实验代码（如z-Tree/oTree）、匿名原始数据、详细的分析脚本和软件环境参数，确保研究过程达到严谨的学术可复现性标准。
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行为科学稳健性策略

jebo-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
252
本指南提供了一套行为经济学和实证研究的稳健性检验框架。它指导用户将稳健性检查从简单的“测试清单”升级为根据“行为威胁”进行系统性组织。该框架针对实验、观测数据和模拟模型，确保研究结果不仅在统计上可靠，更能抵抗替代性的行为解释和方法论选择。
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欧洲经济协会论文复现包构建指南

jeea-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
137
本指南用于帮助作者构建提交给欧洲经济协会（JEEA）期刊的实证研究数据和代码复现包。该包旨在满足DCAS标准，确保期刊数据编辑可以在正式接受前，验证实证、模拟或实验结果的可复现性。内容涵盖了包的结构、README要求和完整执行流程。
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经验因果识别与设计指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
184
本指南为企业和实证金融研究提供强化的因果推断方法。它详细介绍了工具变量(IV)、双重差分(DiD)、回归断点设计(RDD)和自然实验等高级计量经济学方法，并提供了预判顶级学术期刊（如JF）对内生性、平行趋势等设计缺陷攻击的策略。
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金融市场因果识别策略

jfm-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
372
本指南为研究人员提供了解决市场微观结构研究中内生性问题的进阶方法论。它详细介绍了如何利用差分中的差分（DiD）、回归不连续设计（RDD）和严谨的事件研究等准实验设计，以建立市场变量之间可信的因果关系，适用于顶尖金融期刊的论文写作。
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多国跨文化研究设计方法

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145
本指南提供了一套严谨的跨国或跨文化研究设计方法论，特别适用于国际营销领域的研究。内容涵盖了国家选择的理论依据、构建、翻译和抽样等价性检验，以及测量不变性规划。它指导研究者如何设计复杂的实验、多层估计，并处理出口/进入模式的次级数据，确保研究结论的跨文化可比性。
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开放经济因果识别策略

jimf-identification
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205
本技能旨在提供一套严谨的国际宏观金融因果识别方法论。它指导用户如何处理开放经济模型中的全球宏观冲击、政策内生性以及高频数据带来的识别挑战。适用于跨国面板数据分析、资本管制自然实验等复杂情景，帮助研究人员建立可信赖的因果结论。
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市场营销统计分析与报告指南

jm-data-analysis
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309
本指南为学术营销论文提供全面的统计分析和报告框架，旨在符合顶级期刊（如JM）的严格要求。内容涵盖选择适合不同设计（如面板数据、选择模型、现场实验）的估计器，如何进行识别性检验和稳健性分析，并强调必须报告的原始p值、标准误和具有管理意义的效应量，确保研究的科学性和可复制性。
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管理学经验研究设计方法

jmgmt-methods
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439
本指南帮助研究人员系统性地完善实证研究设计，适用于管理学顶刊投稿。它详细讲解了如何应对共同方法偏差、内生性、多层次结构等复杂方法论问题。核心目的是指导用户将理论假设与合适的研究设计（如实验、面板数据、元分析）精确匹配，从而保证研究的科学严谨性和数据分析的可靠性。
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JMR统计分析与报告指南

jmr-data-analysis
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397
本技能指南为用户提供一套针对顶级营销期刊（如JMR）的数据分析与报告流程。内容涵盖了根据不同的研究设计（实验、面板、因果推断等）选择合适的统计估计量（如ANOVA、DiD、工具变量、中介效应）。核心要求是确保报告符合期刊的严格规范，包括精确的p值、标准误和效应量，并将所有的统计结果有效地转化为具体的商业和管理洞察。
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市场研究设计与因果识别

jmr-methods
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295
本指南帮助研究人员将实验设计（实验室/实地）或建模计量经济学方法（IV/DiD/RDD）与《市场研究杂志》（JMR）的严谨标准对齐。内容涵盖因果识别、统计功效分析、结构估计等最佳实践，确保研究成果具备高水平的可重复性和学术严谨性。
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行为经济学建模与实验设计

jmsc-behavioral-om
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475
本指南指导作者如何将行为经济学参数引入严谨的实证研究。核心要求是构建一个可识别的、包含行为参数的模型（如损失厌恶或锚定权重），并通过设计激励相容的实验，从数据中估计和检验该参数，最终贡献应落在“模型如何解释偏差”而非“发现被试不理性”。
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