results-analysis

Results-Analysis

Purpose

本 skill 是一体化结果分析工具，支持从原始数据探索（EDA）到回归结果解读的完整流程：

1. 描述性统计与 EDA（Part 1）— 生成 Table 1、Table 2、诊断图、缺失值报告
2. 结果解读与经济学意义（Part 2）— 系数量级换算、效应量计算、文献对比、识别可信度评估
3. 输出生成（Part 3）— results-memo.md 和所有表格的 .tex/.csv 双格式输出

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When to Use

• Phase 4 EDA 阶段（由 /data Step 3 调用）
• Phase 7 结果解读（由 /code Phase 6 执行完成后调用）
• 独立触发：用户持有数据或回归结果，需要快速生成统计表或结果解读

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Part 1: Descriptive Statistics & EDA（描述统计与探索性分析）

Step 0: 环境初始化

本 skill 通常由 /data 或 /code 传入结构化上下文。

接收参数：

参数	说明	示例
clean_data_path	清洗后数据路径	data/clean/china_trade_*.parquet
identification_strategy	识别策略	DiD / RDD / IV / Panel FE
Y_var	结果变量	log_gdp_growth
D_var	处理变量	policy_dummy
Z_var	识别变量（如适用）	tariff_rate_1990
control_vars	协变量列表	["log_gdp", "population"]
id_var	面板个体标识	province_code
time_var	时间变量	year
treatment_timing	政策实施时点（DiD 用）	2003
cutoff_value	断点阈值（RDD 用）	50.0

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import os

os.makedirs("tables",  exist_ok=True)
os.makedirs("figures", exist_ok=True)

mpl.rcParams.update({
    "figure.dpi": 300,
    "font.size": 11,
    "axes.spines.top": False,
    "axes.spines.right": False,
    "axes.grid": True,
    "grid.alpha": 0.3,
})

df = pd.read_parquet(clean_data_path)
print(f"样本：{len(df):,} 行 × {df.shape[1]} 列")

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Step 1: Table 1 — 描述性统计

生成全样本描述性统计，双格式输出（.tex 用于论文，.csv 用于核查）。

# ─────────────────────────────────────────────
# Table 1 — 描述性统计
# ─────────────────────────────────────────────
analysis_vars = [Y_var, D_var] + ([Z_var] if Z_var else []) + control_vars
analysis_vars = [v for v in analysis_vars if v in df.columns]

stats_dict = {}
for v in analysis_vars:
    s = df[v].dropna()
    stats_dict[v] = {
        "N":      len(s),
        "Mean":   s.mean(),
        "SD":     s.std(),
        "P25":    s.quantile(0.25),
        "Median": s.median(),
        "P75":    s.quantile(0.75),
        "Min":    s.min(),
        "Max":    s.max(),
    }

table1 = pd.DataFrame(stats_dict).T.round(3)
table1.to_csv("tables/table1_descriptive.csv")
print("✅ Table 1 数据已保存（.csv）")
# LaTeX 格式化由 `table` skill 统一负责（在 /plot 阶段调用）

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Step 2: Table 2 — 平衡性检验

触发条件： 存在处理变量 D_var

关键原则：平衡性检验必须限定在预处理期样本上，不得使用全样本。

# ─────────────────────────────────────────────
# Table 2 — 处理组/控制组平衡性检验
# ─────────────────────────────────────────────
from scipy import stats as scipy_stats

# 筛选预处理期样本
if treatment_timing:
    df_pre = df[df[time_var] < treatment_timing].copy()
    print(f"预处理期样本：{len(df_pre):,} 行")
else:
    df_pre = df.copy()

treated_group  = df_pre[df_pre[D_var] == 1]
control_group  = df_pre[df_pre[D_var] == 0]

balance_rows = {}
for v in control_vars:
    if v not in df_pre.columns:
        continue
    t_vals = treated_group[v].dropna()
    c_vals = control_group[v].dropna()

    mean_t = t_vals.mean()
    mean_c = c_vals.mean()
    diff   = mean_t - mean_c
    t_stat, p_val = scipy_stats.ttest_ind(t_vals, c_vals, equal_var=False)
    norm_diff = diff / np.sqrt((t_vals.var() + c_vals.var()))

    balance_rows[v] = {
        "Treatment Mean": round(mean_t, 3),
        "Control Mean":   round(mean_c, 3),
        "Difference":     round(diff, 3),
        "t-stat":         round(t_stat, 2),
        "p-value":        round(p_val, 3),
        "Norm. Diff.":    round(norm_diff, 3),
        "Balanced":       "✅" if abs(norm_diff) < 0.25 else "⚠️",
    }

table2 = pd.DataFrame(balance_rows).T
table2.to_csv("tables/table2_balance.csv")
print("✅ Table 2 数据已保存（.csv）")
# LaTeX 格式化由 `table` skill 统一负责（在 /plot 阶段调用）

unbalanced = table2[table2["Balanced"] == "⚠️"].index.tolist()
if unbalanced:
    print(f"⚠️  标准化差异 > 0.25 的变量：{unbalanced}")

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Step 3: 识别变量分布诊断图

根据 identification_strategy，自动触发对应的诊断图。

策略 A: DiD — 处理组 vs 控制组年均趋势

# ─────────────────────────────────────────────
# DiD：预处理期平行趋势目测
# ─────────────────────────────────────────────
trend = (df.groupby([time_var, D_var])[Y_var]
           .mean()
           .reset_index()
           .rename(columns={D_var: "group"}))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4.5))

for g, label, color, ls in [(1, "Treatment", "#C0392B", "-"),
                              (0, "Control",   "#2C3E50", "--")]:
    sub = trend[trend["group"] == g]
    ax.plot(sub[time_var], sub[Y_var], color=color, ls=ls,
            lw=2, marker="o", ms=4, label=label)

if treatment_timing:
    ax.axvline(treatment_timing, color="gray", ls=":", lw=1.5,
               label=f"Policy ({treatment_timing})")

ax.set_xlabel("Year")
ax.set_ylabel(f"Mean {Y_var}")
ax.set_title("Treatment vs Control: Pre-treatment Trend")
ax.legend()
plt.tight_layout()
plt.savefig("figures/eda_did_trend.png", dpi=300)
plt.close()

# 预处理期趋势斜率对比
pre = df[df[time_var] < treatment_timing] if treatment_timing else df
for g, label in [(1, "Treatment"), (0, "Control")]:
    sub = pre[pre[D_var] == g].groupby(time_var)[Y_var].mean()
    if len(sub) >= 2:
        slope = np.polyfit(sub.index, sub.values, 1)[0]
        print(f"  {label}：年均趋势斜率 = {slope:.4f}")

策略 B: RDD — 分配变量分布 + 阈值附近散点图

# ─────────────────────────────────────────────
# RDD：分配变量分布 + 阈值附近密度目测
# ─────────────────────────────────────────────
running_centered = df["running_centered"]

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(11, 4.5))

bandwidth_plot = running_centered.std() * 3
mask = running_centered.abs() <= bandwidth_plot

# 左图：直方图
ax = axes[0]
ax.hist(running_centered[mask & (running_centered < 0)],
        bins=30, color="#2C3E50", alpha=0.7, label="Below cutoff")
ax.hist(running_centered[mask & (running_centered >= 0)],
        bins=30, color="#C0392B", alpha=0.7, label="Above cutoff")
ax.axvline(0, color="black", lw=1.5, ls="--")
ax.set_xlabel("Running Variable (centered)")
ax.set_ylabel("Frequency")
ax.set_title("Distribution of Running Variable")
ax.legend()

# 右图：Y 关于分配变量的散点 + 分段拟合
ax = axes[1]
x = running_centered[mask]
y = df.loc[mask, Y_var]
ax.scatter(x, y, alpha=0.2, s=8, color="steelblue")

for side_mask, color in [(x < 0, "#2C3E50"), (x >= 0, "#C0392B")]:
    if side_mask.sum() > 5:
        coef = np.polyfit(x[side_mask], y[side_mask], 1)
        x_line = np.linspace(x[side_mask].min(), x[side_mask].max(), 100)
        ax.plot(x_line, np.polyval(coef, x_line), color=color, lw=2)
ax.axvline(0, color="black", lw=1.5, ls="--")
ax.set_xlabel("Running Variable (centered)")
ax.set_ylabel(Y_var)
ax.set_title(f"Y vs Running Variable Near Cutoff")

plt.suptitle("RDD Diagnostic Plots", fontsize=13, fontweight="bold")
plt.tight_layout()
plt.savefig("figures/eda_rdd.png", dpi=300)
plt.close()

n_above = (df["above_cutoff"] == 1).sum()
n_below = (df["above_cutoff"] == 0).sum()
print(f"阈值以上：{n_above}，以下：{n_below}（比值 {n_above/n_below:.2f}）")

策略 C: IV — 工具变量与处理变量相关性

# ─────────────────────────────────────────────
# IV：Z 与 D 的散点图 + 一阶段初步检验
# ─────────────────────────────────────────────
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(11, 4.5))

ax = axes[0]
ax.scatter(df[Z_var], df[D_var], alpha=0.3, s=10, color="steelblue")
coef = np.polyfit(df[Z_var].dropna(), df[D_var].dropna(), 1)
x_line = np.linspace(df[Z_var].min(), df[Z_var].max(), 100)
ax.plot(x_line, np.polyval(coef, x_line), color="#C0392B", lw=2)
ax.set_xlabel(f"Instrument: {Z_var}")
ax.set_ylabel(f"Treatment: {D_var}")
ax.set_title("First Stage: Z vs D")

corr = df[[Z_var, D_var]].corr().iloc[0, 1]
ax.text(0.05, 0.92, f"ρ = {corr:.3f}", transform=ax.transAxes,
        fontsize=11, color="#C0392B")

ax = axes[1]
ax.scatter(df[Z_var], df[Y_var], alpha=0.3, s=10, color="#2C3E50")
corr_zy = df[[Z_var, Y_var]].corr().iloc[0, 1]
ax.set_xlabel(f"Instrument: {Z_var}")
ax.set_ylabel(f"Outcome: {Y_var}")
ax.set_title("Reduced Form: Z vs Y")
ax.text(0.05, 0.92, f"ρ = {corr_zy:.3f}", transform=ax.transAxes,
        fontsize=11, color="#2C3E50")

plt.suptitle("IV Diagnostic Plots", fontsize=13, fontweight="bold")
plt.tight_layout()
plt.savefig("figures/eda_iv.png", dpi=300)
plt.close()

if abs(corr) < 0.1:
    print(f"⚠️  Z-D 相关系数仅 {corr:.3f}，一阶段 F < 10 风险")

策略 D: Panel FE — Within / Between 方差分解

# ─────────────────────────────────────────────
# Panel FE：方差分解
# ─────────────────────────────────────────────
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(11, 4.5))

for ax, var, title in [(axes[0], Y_var, "Outcome Y"),
                        (axes[1], D_var, "Treatment D")]:
    unit_means = df.groupby(id_var)[var].mean()
    df_temp = df.copy()
    df_temp["unit_mean"] = df_temp.groupby(id_var)[var].transform("mean")
    df_temp["within"]    = df_temp[var] - df_temp["unit_mean"]

    var_between = unit_means.var()
    var_within  = df_temp["within"].var()
    total       = var_between + var_within

    bars = ax.bar(["Between", "Within"],
                  [var_between / total * 100, var_within / total * 100],
                  color=["#2C3E50", "#C0392B"], alpha=0.8, width=0.5)
    ax.bar_label(bars, fmt="%.1f%%", padding=3)
    ax.set_ylabel("Share of Total Variance (%)")
    ax.set_title(f"Variance Decomposition: {title}")
    ax.set_ylim(0, 110)

    if var_within / total < 0.1:
        ax.text(0.5, 0.6, "⚠️ Low within\nFE weak",
                transform=ax.transAxes, ha="center", color="#C0392B", fontsize=9)

plt.suptitle(f"Panel FE: Within vs Between Variance", fontsize=12, fontweight="bold")
plt.tight_layout()
plt.savefig("figures/eda_panel_fe.png", dpi=300)
plt.close()

---

Step 4: 缺失值报告

miss = df.isnull().mean().sort_values(ascending=False)
miss = miss[miss > 0]

miss_report = pd.DataFrame({
    "N_Missing":   df.isnull().sum()[miss.index],
    "Pct_Missing": (miss * 100).round(2),
})
miss_report.to_csv("tables/missing_report.csv")

if not miss_report.empty:
    print("=== 缺失值报告 ===")
    print(miss_report.to_string())

    key_vars = [v for v in [Y_var, D_var, Z_var] if v and v in miss_report.index]
    if key_vars:
        print("\n⚠️  关键变量缺失：")
        for v in key_vars:
            pct = miss_report.loc[v, "Pct_Missing"]
            print(f"  {v}: {pct:.1f}%")

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Part 2: Results Interpretation（结果解读与经济学意义）

Step 0: 读取输入文件

依次读取：

model-spec.md              # 主方程、识别假设状态
tables/table_main.csv      # 主回归结果
tables/table1_descriptive.csv  # 描述统计
data-report.md             # 样本信息
literature-review-report.md    # 先行文献估计值（可选）

---

Step 1: 提取点估计与置信区间

results = pd.read_csv("tables/table_main.csv", index_col=0)

beta    = results.loc[D_var, "coef"]        # 点估计
se      = results.loc[D_var, "se"]          # 标准误
p_value = results.loc[D_var, "pvalue"]      # p 值
ci_lo   = results.loc[D_var, "ci_low"]      # 95% CI 下界
ci_hi   = results.loc[D_var, "ci_high"]     # 95% CI 上界
n_obs   = results.loc["N", "coef"]

print(f"β̂ = {beta:.4f}（SE = {se:.4f}, p = {p_value:.3f}）")
print(f"95% CI：[{ci_lo:.4f}, {ci_hi:.4f}]")

# 读取描述统计用于量级换算
desc = pd.read_csv("tables/table1_descriptive.csv", index_col=0)
Y_mean = desc.loc[Y_var, "Mean"]
Y_sd   = desc.loc[Y_var, "SD"]
D_mean = desc.loc[D_var, "Mean"]

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Step 2: 系数量级解读

量级解读是结果分析最核心的环节。

根据变量变换类型，自动选择对应的解读框架：

Y 变换	D 变换	系数含义	推荐表达
水平值	虚拟变量	D=1 时 Y 绝对变化量	"[处理]使 Y 增加 β 个单位"
log Y	虚拟变量	D=1 时 Y 百分比变化	"[处理]使 Y 增加约 100β%"
log Y	log D	弹性	"D 增加 1%，Y 变化 β%"
标准化 z-score	任意	以 Y 的标准差为单位	"效应量 = β SD"

效应量计算

# 效应量（Cohen's d 等价）
effect_size_sd = abs(beta) / Y_sd
print(f"效应量：{effect_size_sd:.3f} σ_Y")

if effect_size_sd < 0.1:
    magnitude = "极小（< 0.1σ）"
elif effect_size_sd < 0.3:
    magnitude = "小（0.1–0.3σ）"
elif effect_size_sd < 0.5:
    magnitude = "中等（0.3–0.5σ）"
else:
    magnitude = "较大（> 0.5σ）"
print(f"等级：{magnitude}")

# 相对于均值的百分比
pct_of_mean = beta / Y_mean * 100
print(f"相对于 Y 均值的效应：{pct_of_mean:.1f}%")

---

Step 3: 统计显著性 vs. 经济显著性

两者必须同时讨论，不可仅凭 p 值下结论。

def sig_stars(p):
    if p < 0.01: return "***"
    if p < 0.05: return "**"
    if p < 0.10: return "*"
    return "(不显著)"

stars = sig_stars(p_value)
print(f"β̂ = {beta:.4f}{stars}，p = {p_value:.3f}")
print(f"95% CI：[{ci_lo:.4f}, {ci_hi:.4f}]")

# 诊断信息
if p_value < 0.05 and effect_size_sd < 0.05:
    print("⚠️  统计显著但经济上微不足道（大样本效应）")
elif p_value >= 0.05 and (ci_hi - ci_lo) > 0.2:
    print("⚠️  精度不足，无法排除实质效应")
elif p_value >= 0.05 and (ci_hi - ci_lo) <= 0.1:
    print("✅ 精度充分，可合理排除大效应")

经济显著性判断框架：

经济显著性 ⟺
1. 效应量 ≥ 0.1σ_Y
2. 相对于均值 ≥ 5%
3. 置信区间全同号
4. 与 IV/OLS 估计一致

---

Step 4: 与先行文献对比

从 literature-review-report.md 提取同类研究的估计值：

# 文献估计汇总表
literature_comparison = {
    "[作者, 年份]": {
        "strategy": "[识别策略]",
        "sample": "[地区/时期]",
        "beta": "[估计值]",
        "comment": "本文高/低/一致"
    }
}

# 差异来源检查
print("""
差异来源检查清单
□ 识别策略不同（OLS vs. IV/DiD）→ 衰减偏误方向
□ 样本差异（国家/时期）→ 异质性
□ 变量定义不同 → 测量误差衰减
□ LATE vs. ATE 差异
□ 短期 vs. 长期效应
□ 政策强度差异
""")

print(f"""
边际贡献定位：
与 [文献] 相比，本文采用 [更可信的识别策略]，
估计值为 {beta:.4f}，[高于/低于/类似于] 文献中位数估计。
差异主要来自 [原因]。
""")

---

Step 5: 识别可信度评估

将 model-spec.md 中每条识别假设的状态纳入结果解读：

credibility_assessment = """
识别可信度评估
══════════════════════════════════════════
策略：[策略名称]
目标参数：[ATE / ATT / LATE]

假设状态：
  ✅ [假设1]：[诊断通过的依据]
  ⚠️ [假设2]：[存疑的表现及应对]
  ❌ [假设3]：[未满足的含义]

综合可信度：高 / 中 / 低
══════════════════════════════════════════
"""

# 可信度等级定义
credibility_levels = {
    "高": "所有核心假设 ✅ → 可使用因果语言",
    "中": "核心假设含 ⚠️ 但无 ❌ → 审慎语言",
    "低": "存在 ❌ 假设 → 明确声明局限性，降级为相关性"
}

# 按策略的核心假设快速诊断
core_assumptions = {
    "DiD": "平行趋势假设",
    "RDD": "分配变量无操纵",
    "IV": "排他性限制",
    "Panel FE": "严格外生性",
    "Synthetic Control": "预处理期拟合良好"
}

---

Step 6: 外部有效性与局限性

LATE 的适用边界（IV / Fuzzy RDD 用）

late_interpretation = """
LATE 解读
────────────────────────────────────────
本文估计的是 Compliers 的处理效应，即：
"因 [工具变量/阈值] 改变而改变处理状态的个体"

Compliers 可能不代表：
□ Always-takers
□ Never-takers
□ 样本外的其他群体

政策含义：结果直接适用于 [可能受政策影响的边际群体]
────────────────────────────────────────
"""

样本代表性

representativeness_check = """
样本代表性检查
- 地理范围：结果是否仅适用于特定国家/地区？
- 时间范围：特定政治经济环境下的效应可推广吗？
- 行业/群体：是否存在选择性进入样本？
- 数据局限：测量误差的影响方向
"""

残余内生性风险

residual_endogeneity = """
残余内生性检查
□ 同期发生的其他政策/事件（Confounders）
□ 样本选择
□ 测量误差
□ SUTVA 违反（处理单元间溢出）
□ 一般均衡效应（大规模政策的反馈）
"""

---

Part 3: Output Generation（输出生成）

Step 1: 生成 results-memo.md

整合 Part 2 的所有分析，写入工作目录：

# Results Memo
**项目：** [研究问题一句话]
**版本：** v1.0
**日期：** [YYYY-MM-DD]
**对应方程：** model-spec.md，方程 [eq:label]

---

## 1. 核心估计结果

| | 主规格 | 加控制变量 | 全样本 |
|--|--------|-----------|--------|
| β̂ (D_var) | [值]*** | [值]*** | [值]** |
| SE | ([值]) | ([值]) | ([值]) |
| N | [N] | [N] | [N] |

**主系数解读：**
[按 Step 2 格式，含绝对量级、效应量、相对均值百分比]

## 2. 统计显著性 vs. 经济显著性

- **统计显著性：** [显著/边缘显著/不显著]，p = [值]
- **95% CI：** [[lo], [hi]]
- **效应量：** [值] σ_Y（[极小/小/中/大]）
- **相对于均值：** Y 均值的 [值]%
- **经济显著性：** [一句话结论]

## 3. 与先行文献对比

[表格 + 2–3 句话说明差异来源和贡献]

## 4. 识别可信度评估

综合可信度：**[高/中/低]**

[逐条列出假设及状态]

结论语言建议：[因果语言 / 审慎语言 / 相关性语言]

## 5. 外部有效性与局限性

[LATE 边界 + 样本代表性 + 残余内生性威胁]

## 6. Phase 8 稳健性检验优先级

1. **[最高优先级]**：[检验名称]——原因：[...]
2. **[次优先级]**：[检验名称]——原因：[...]
3. **[可选]**：[检验名称]——原因：[...]

## 7. 论文写作建议

- **Results 节核心句**：[直接可用于论文的表达，含系数值和置信区间]
- **语言强度：** [因果 / 审慎因果 / 相关性]
- **Discussion 必须提及的注意事项**：[识别局限性]

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Common Pitfalls

❌ 常见错误	✅ 正确做法
平衡性检验用全样本	仅用预处理期样本
只报告 p 值	同时报告标准化差异和效应量
EDA 图不标注政策时点	DiD 趋势图必须标注 treatment_timing
表格只保存 .tex	双格式输出：.tex + .csv
主系数不显著就说"无效应"	CI 窄 = 零效应本身是重要发现
系数方向与理论预期相反，直接回避	排查编码方向、中介变量、样本选择，如实记录
缺失值报告仅列数量	对关键变量给出 MCAR/MAR/MNAR 初步判断

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Requirements

pip install pandas numpy matplotlib scipy

Related Skills & Commands

• /data：调用本 skill 的上级命令（Phase 4 Step 3）
• data-pipeline：上一阶段，提供本 skill 的输入数据
• /model & /code：Phase 5–6，执行回归并产出 table_main.csv
• /robustness：Phase 8，使用本 skill 生成的 results-memo.md 指导稳健性检验
• /write：Phase 9，直接使用本 skill 生成的结果表格和 results-memo.md