er-data-sample
Use when writing the data and sample section of an Economic-Research manuscript — naming databases, building variable-definition and descriptive-statistics tables, and leaving an auditable sample-filtering trail to 发表级.
Profile →npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill er-data-sample --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 数据与样本（er-data-sample） ## 触发时机 - 正文有「数据与样本」一节但只写了「数据来源于公开渠道」「样本为 A 股上市公司」一句话 - 变量定义表用文字描述（「反映税负偏差」）而不给计算公式 - 描述性统计表均值 / 极值看着别扭，但正文没解释 - 样本从原始库到回归样本怎么筛的，自己都说不清，更别说审稿人复现 - 审稿人质疑：核心变量这么度量合理吗？样本代表性？有没有选择偏误？ > 配套代码：[`resources/code/stata/01_clean.do`](../../resources/code/stata/01_clean.do)（清洗 + 筛选留痕）、 > [`resources/code/stata/02_descriptive.do`](../../resources/code/stata/02_descriptive.do)（描述统计 + 变量表）。 > 样本筛选每一步须可在代码复现，呼应 [`er-reproducibility`](../er-reproducibility/SKILL.md)。 ## 数据说明段落规范 「数据与样本」开头第一段约 200 字，**固定四块**：时间跨度 + 数据库（点名）+ 样本范围 + N；筛选标准；缩尾处理；多源合并键。模板： ``` 本文使用 2008—2022 年中国 A 股上市公司年度数据，财务数据来自国泰安（CSMAR） 数据库，专利数据来自中国研究数据服务平台（CNRDS），城市层面变量取自《中国城市 统计年鉴》。样本筛选：（1）剔除金融业（证监会行业 J 门类）；（2）剔除 ST、*ST 及 退市公司；（3）剔除核心变量缺失的观测；（4）剔除资产负债率大于 1 的异常样本。最终 得到 2,841 家公司、共 28,317 个公司—年度观测的非平衡面板。为消除极端值影响，对所有 连续变量在上下 1% 分位进行缩尾（winsorize）处理。多源数据以「股票代码 + 年份」为 键合并，公司与城市数据按公司注册城市代码匹配。 ``` - 数据库必须**点名**：国泰安CSMAR、Wind、CNRDS、中国工业企业数据库、中国海关数据库、全国税收调查、CHFS、CHARLS、CFPS。微观调查数据注明调查年份与抽样框。 - **禁忌**：写「数据来源于公开渠道」「相关数据库」。审稿人据此无法判断口径，等同没说。 - 时间跨度给**起止理由**（如政策实施年、数据可得性截止年），不要只甩一个区间。 ## 变量定义表规范 每个变量**有且仅有一行**；定义给**计算公式**而非文字描述；数据来源**精确到数据库名**。分四类排列：被解释变量 / 核心解释变量 / 控制变量 / 工具变量。 | 类别 | 变量 | 符号 | 定义（计算公式） | 数据来源 | |---|--
- 触发时机
- 数据说明段落规范
- 变量定义表规范
- 描述性统计表规范
- 样本筛选留痕
- 审稿人高频质疑预防
- 必查清单
- 反模式
- 输出格式
- 参考
- 附属资源
What does the er-data-sample skill do?
Use when writing the data and sample section of an Economic-Research manuscript — naming databases, building variable-definition and descriptive-statistics tables, and leaving an auditable sample-filtering trail to 发表级.
How do I install it?
Run `npx skills add brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills --skill er-data-sample --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills, a repository with 909 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.