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生物学统计学报告指南

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81
本指南提供了生物医学论文的统计学分析和报告的全面指导。它教会研究人员如何正确定义样本量（n），区分生物学重复与技术重复，选择合适的统计检验方法（如方差分析、生存分析等），并处理多重比较校正，旨在确保科学报告的高度严谨性和可重复性。
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癌症研究实验设计与验证

cc-study-design
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66
本指南用于规划和审计高度严谨的生物学实验方案，尤其适用于癌症机制研究。它强调必须在多个独立系统（体外、体内、人体）进行正交验证，详细指导了对照设置、重复性、样本量确定、随机化和盲法等关键步骤，以确保研究设计的严谨性。
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科学论文数据与代码可用性指南

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303
本指南详细介绍了科学论文中数据和代码可用的标准化要求，旨在确保研究结果的可重复性。它指导用户将原始数据和分析代码存入如GEO、PDB、Mendeley Data和Zenodo等认可的公共存储库，并提供了撰写标准化“三点声明”的格式，确保投稿流程的规范性和完整性。
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经济学因果识别策略

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465
本指南详细指导用户建立经济实证研究的因果识别策略。内容涵盖了DID、IV、RDD等高级准实验和结构模型。核心要求是必须将所有识别假设明确写出、经验支持并进行逐条辩护，以达到顶尖经济学期刊的发表标准。
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经济计量推断细节检查

ceq-inference
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72
本指南旨在帮助用户对高水平的经济计量论文进行推断细节的全面检查。内容覆盖了统计推断的多个核心痛点，包括聚类层级的选择依据、弱工具变量（IV）的处理方法、多重假设检验的校正，以及标准误的正确报告，确保学术论文方法论的严谨性。
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机制证据设计：从关联到因果

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292
本指南指导如何从简单的中介回归，升级到具备高说服力的机制证据。它强调机制命题必须具有理论先验和可证伪性。学习如何设计排除竞争渠道的检验、利用异质性切分和时序分析，从而构建出超越传统中介回归的强有力因果机制证据。
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现代DID交错处理规范

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441
本指南用于纠正交错处理时点或处理效应异质性导致的双重差分（DID）分析偏差。它指导用户放弃偏误严重的双向固定效应（TWFE）模型，转而使用Callaway–Sant'Anna、de Chaisemartin–D'Haultfœuille和Sun–Abraham等现代估计量，确保计量模型达到严谨的学术标准。
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计量因果识别策略指南

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406
本指南提供了一套完善的实证经济学因果识别框架。它详细介绍了DID、IV、RDD、PSM、DML等复杂准实验设计，帮助作者系统性地诊断和提升研究设计的识别强度和稳健性，避免常见的计量误区，确保论文符合顶级学术期刊的严苛要求。
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经济实证机制分析指南

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本指南为撰写经济学或金融学实证论文的作者提供了严谨的机制分析方法论。涵盖了三种主要的机制检验路径（中介、替换、子样本），强调从理论指引、时间一致性、可证伪性三个维度构建证据。指导如何进行高级因果推断，并遵循顶级期刊的写作规范，确保机制论证的严密性和说服力。
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学术表格与图形规范指南

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179
本指南用于完善金融或经济学领域的学术论文，确保表格和图形的专业性。它规定了三线表格式、变量定义表（需提供计算公式）、精确的数据来源引用，并指导如何从统计软件输出结果，生成符合期刊要求的、高水准的图表。
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人机交互成果物评估与存档指南

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456
本指南提供了学术研究（尤其是人机交互领域）产出物（如原型、数据集、实验材料、代码）的打包、审核和长期存档的最佳实践。它指导研究人员如何为匿名评审准备易于检查的材料，并如何建立符合学术规范、具有持久DOI和明确授权的最终公开版本，确保研究的可复现性和可追溯性。
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学术研究可复现性指南

chi-reproducibility
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365
本指南详细介绍了学术研究可复现性的最佳实践，尤其针对HCI和相关科学研究。它强调了研究必须具备的“协议、分析和数据”三个核心透明度层级，帮助研究人员系统性地记录所有方法细节，确保研究结果可以被同行可靠复核和持续发展。
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