用途：为投向 Journal of Business Venturing（JBV）的稿件提供数据分析与效度处理流程。适用触发情形：数据已收集、需要估计与报告；不确定估计量是否匹配创业数据结构（创业存活、是否创立企业、嵌套融资事件）；审稿人可能追问幸存者偏差、创立自选择或内生性；编辑认为分析不足以支撑创业学推论。
估计量与数据结构匹配：时间到退出/IPO/失败用生存或事件史模型（Cox、参数AFT、竞争风险）；是否创立/内生选择用Heckman/Roy选择模型或控制函数；企业面板异质性用固定/随机效应与聚类稳健标准误；政策、生态或融资冲击用DiD、事件研究或交错采纳估计；计数（专利、融资轮次、企业数）用泊松或负二项；二元结果用logit/probit（罕见事件需修正）；实验操弄用ANOVA/回归加操弄与注意检查；归纳过程研究用Gioia数据结构。标准误应按抽样或嵌套结构（队列、地区、加速器、行业）聚类。
创业特有威胁：幸存者偏差需说明失败/退出企业如何保留或缺失的边界；仅用幸存者样本必须声明并限定推论。创立自选择需建模或设计识别，不可将幸存者关联解释为创业前因。新生面板流失需记录并检验差异流失，默认用FIML/多重插补而非整列删除。资源、融资、战略的内生性用IV/2SLS、DiD、匹配或控制函数，并说明与检验识别假设。
稳健性与报告：替代设定、子样本、选择与幸存假设敏感性、排除主要替代解释；实验报告操弄检查、效应量与预注册。报告效应量与实践意义，中介报bootstrap CI，调节画简单斜率，质性研究保留从原始数据到构念的可追溯路径。
执行桥接：可用StatsPAI/Stata MCP执行多重检验校正（romano_wolf、benjamini_hochberg）、OVB敏感性（oster_delta、sensemakr）、聚类推断（wild_cluster_bootstrap、twoway_cluster、conley）、通过audit_result查看缺失检查、用etable/did_summary_to_latex生成表格。关键检验放正文，完整稳健性放附录。
常见审稿意见与修正：样本仅含幸存者需从注册/新生数据重抽框并给出偏差界限；创始人选择内生需建模或找冲击并报告估计变化；一般管理效应需加入仅对创业企业成立的调节（不确定性、新生劣势）。
注意：以上为材料所述流程，具体期刊要求与执行命令细节暂未提供，须核对JBV现行作者指南。