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双重差分(DID)实证审查Skill。做DID分析前必须检查平行趋势假设、画图可视化、报告违背情况。触发词：DID审查/双重差分检查/平行趋势/DiD reviewer/difference-in-differences
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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Classical end-to-end empirical analysis workflow in the traditional Python econometric stack — pandas + numpy + scipy + statsmodels + linearmodels + pyfixest + rdrobust + econml + causalml + matplotlib/seaborn. **Defaults to economics empirical-paper style** (AER / QJE / AEJ) — every run produces a publication-ready output set with a multi-column regression table (M1→M6 progressive controls/FE) as the centerpiece, plus Table 1 (descriptives), mechanism / heterogeneity / robustness tables, and event-study + coefficient + trend figures. Covers the full 8-step pipeline an applied economist or quantitative social scientist runs on every paper — (1) data cleaning, (2) variable construction & transformation, (3) descriptive statistics & Table 1, (4) statistical diagnostic tests, (5) baseline empirical modeling, (6) robustness battery, (7) further analysis (mechanism, heterogeneity, mediation, moderation), (8) publication-ready tables & figures. **Also covers two parallel domain modes that share the same 8-step scaf
Classical end-to-end empirical analysis workflow in the modern tidyverse + econometrics R ecosystem — dplyr + tidyr + haven + fixest + sandwich + lmtest + clubSandwich + AER + ivreg + did + bacondecomp + HonestDiD + eventstudyr + rdrobust + rddensity + Synth + gsynth + synthdid + MatchIt + WeightIt + cobalt + ebal + grf + DoubleML + mediation + marginaleffects + modelsummary + kableExtra + gt + ggplot2 + ggpubr + cowplot + binsreg. **Defaults to economics empirical-paper style** (AER / QJE / AEJ) — every run produces a publication-ready output set with a multi-column regression table (M1→M6 progressive controls/FE) as the centerpiece, plus Table 1 (descriptives), mechanism / heterogeneity / robustness tables, and event-study + coefficient + trend figures. Covers the full 8-step R pipeline an applied economist runs on every paper — (1) data import & cleaning (read_dta/read_csv, naniar, janitor, validate-merges), (2) variable construction (mutate/across/winsorize/group_by + lag/lead with dplyr), (3) descriptive
Classical end-to-end empirical analysis workflow in the traditional Stata ecosystem — native Stata + reghdfe + ivreg2 + csdid + did_imputation + eventstudyinteract + sdid + rdrobust + rddensity + synth + synth_runner + psmatch2 + teffects + ebalance + coefplot + esttab + asdoc + binscatter. **Defaults to economics empirical-paper style** (AER / QJE / AEJ) — every run produces a publication-ready output set with a multi-column regression table (M1→M6 progressive controls/FE) as the centerpiece, plus Table 1 (descriptives), mechanism / heterogeneity / robustness tables, and event-study + coefficient + trend figures. Covers the full 8-step Stata pipeline an applied economist runs on every paper — (1) data import & cleaning (use/import, destring, misstable, duplicates, merge assert), (2) variable construction (gen/egen/winsor2/xtile/xtset with L./F./D.), (3) descriptive statistics & Table 1 (tabstat/balancetable/asdoc), (4) classical diagnostic tests (sktest/swilk/hettest/imtest/xtserial/xttest3/vif/dfuller/kpss/
学术引用核查Skill。要求每条引用必须定位到PDF原页，区分直接引用/间接引用，找不到原文则标注"待核"。触发词：引用核查/检查引用/citation check/核实文献/引用 fidelity
调查数据清洗Skill。处理调查数据（CGSS/CHIP/CSS等）时的标准化清洗流程，包括缺失值处理、变量编码统一、数据异常值检测。触发词：数据清洗/调查数据/codebook/数据清洗流程/问卷数据处理
| name | did-reviewer |
| description | 双重差分(DID)实证审查Skill。做DID分析前必须检查平行趋势假设、画图可视化、报告违背情况。触发词：DID审查/双重差分检查/平行趋势/DiD reviewer/difference-in-differences |
| version | 1.0 |
| metadata | {"openclaw":{"emoji":"📊","homepage":"https://github.com/SiyaoZheng/ai4ss-skills"}} |
本 Skill 是 DID（双重差分）实证分析的强制检查清单，在执行 DID 分析前和分析后都必须按本 Skill 检查：平行趋势假设、可视化、违背报告、稳健性。不符合本 Skill 要求的 DID 分析不得发表。
DID 是识别因果的"近似实验"，但前提是平行趋势假设成立。若该假设不成立，则 DID 估计量是有偏的，无论结果多么"显著"。
常见错误：
| 类型 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 标准 DID（2×2） | didYw 或手动回归 | 处理组vs对照组，一次政策 |
| 多时点 DID（Staggered DID） | did2/csdid | 不同单位政策时间不同 |
| 交错 DID（Event Study） | eventstudy | 事件前后动态效应 |
| 连续 DID（Continuous DID） | 断点回归变体 | 政策强度连续变化 |
必须执行：
事件研究图规范：
X轴：相对时间（政策前第k期到政策后第k期）
Y轴：处理效应系数
必须包含：置信区间（95%CI）、政策前期系数连线、政策后期系数
判断标准：
若发现以下违背情况，必须如实报告：
| 违背类型 | 描述 | 处理方式 |
|---|---|---|
| Anticipation Effects | 处理组在政策实施前就提前反应 | 将政策前期效应纳入模型 |
| Spillover Effects | 对照组受到处理组溢出效应 | 排除溢出污染样本 |
| Composition Effects | 处理组样本在政策后发生变化 | 记录并分析样本变化 |
| Parallel Trend Violation | 政策前期趋势不平行 | 改用合成控制法（SCM） |
报告格式：
## 平行趋势违背报告
**检验方法**：[描述使用的检验方法]
**违背情况**：[是/否存在违背]
- 若存在：描述违背类型、程度、可能影响
- 若不存在：说明检验结果
若使用多时点 DID / 交错处理，额外检查：
Callaway & Sant'Anna (2021) 检验：
# 使用 csdid 或 did2 包
csdid(lwage, id, time, gvar, control = "nevertreated")
Borusyak et al. (2024) 检验：
# 使用 did 包
did(yname, tname, idname, gname, xformla = ~X)
判断标准：
必须执行：
| 检验类型 | 做法 | 判断标准 |
|---|---|---|
| 时间安慰剂 | 假设政策提前2-3年 | 政策前期系数应不显著 |
| 随机处理组 | 随机抽取处理组 | 显著结果应<5% |
| 替换变量 | 用同期不相关变量替代因变量 | 应不显著 |
至少报告以下稳健性检验：
报告处理效应的异质性：
| 异质性维度 | 分组方式 |
|---|---|
| 地区 | 沿海vs内陆 |
| 企业规模 | 大vs小 |
| 行业 | 高技术vs低技术 |
| 时间 | 政策早期vs晚期 |
## DID 实证审查报告
**审查对象**：论文标题/研究问题
**使用的识别策略**：标准DID / 交错DID / 连续DID
**数据来源**：[数据库名称，附provenance]
### 审查结果
| 检查项 | 状态 | 说明 |
|--------|------|------|
| 平行趋势检验 | ✅/❌ | 检验方法和结果 |
| 事件研究图 | ✅/❌ | 是否规范 |
| 违背情况报告 | ✅/❌ | 是否如实报告 |
| 交错DID特殊检验 | ✅/❌ | 使用的方法 |
| 安慰剂检验 | ✅/❌ | 结果是否合理 |
| 稳健性检验 | ✅/❌ | 报告了哪些 |
| 异质性分析 | ✅/❌ | 分析内容 |
### 致命缺陷（如有）
[列出可能导致识别策略失效的致命问题]
### 建议修改
[针对性的修改建议]
在 Claude Code 对话窗口输入：
/did-reviewer
或完整 Prompt：
按DID审查Skill检查本项目的DID分析：必须包含平行趋势检验、事件研究图、违背情况报告、交错DID特殊检验、安慰剂检验、稳健性检验。输出结构化审查报告。
grillme → 选题时确定使用 DID 作为识别策略citation-fidelity → 引用 DID 相关方法论文献时核查准确性econ-reviewer → 完整论文审查时配合使用