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name: r-biostats description: | R 语言流行病学与生物统计分析核心技能。专为医学研究生、临床数据分析、真实世界数据(RWD)研究设计。 触发场景：(1) 用户进行任何 R 统计分析；(2) 需要描述统计、回归、生存分析、中介效应、Meta分析；(3) 需要数据清洗或可视化；(4) R 代码错误调试；(5) 生成出版级图表或统计表格。

R 流行病学与生物统计核心技能

核心原则

奥卡姆剃刀: 如无必要，勿增实体。决策后立即清理！

禁止

• print(), cat() → 直接返回对象
• for 循环 → purrr::map_*() 或 across()
• 绝对路径 → 相对路径 "01_data/file.csv"
• scale_fill_manual() → ggsci::scale_fill_lancet()
• 修改 01_data/ 原始数据

必须

• 中文注释关键步骤
• 代码执行验证
• 双格式导出 (PNG 300dpi + PDF)
• 更新 07_paper/0_result_summaries.md
• 命名规范 lower_snake_case

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技术栈

library(tidyverse)   # 数据处理
library(tidymodels)  # 建模框架
library(gtsummary)   # 表格输出
library(broom)       # 结果整理
library(ggsci)       # 科学配色
library(ragg)        # 中文图片导出

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分析类型速查

根据分析需求加载对应参考文件：

分析类型	参考文件	关键包
描述统计/Table 1	descriptive.md	gtsummary
回归分析 (线性/逻辑/Poisson)	regression.md	tidymodels, broom
生存分析 (KM/Cox)	survival.md	survival, survminer
中介/调节效应	mediation.md	mediation, lavaan
Meta 分析	meta.md	meta, metafor
可视化规范	visualization.md	ggplot2, ggsci

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项目结构

project/
├── 01_data/      # 原始数据 (只读)
├── 02_code/      # R 脚本
├── 03_tables/    # 输出表格
├── 04_figures/   # 输出图片
├── 05_reports/   # 汇报文档
├── 06_results/   # RData 对象
└── 07_paper/     # 论文终稿

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标准工作流

1. 探查: 检查变量类型、缺失值、分布
2. 清洗: 处理缺失、编码分类变量
3. 描述: 生成 Table 1
4. 分析: 执行主分析 (参考对应 references/)
5. 敏感性: 验证结果稳健性
6. 可视化: 参考 visualization.md
7. 文档: 更新 0_result_summaries.md

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导出规范

# PNG (中文)
ggsave("04_figures/Fig1.png", plot, dpi = 300, device = ragg::agg_png)

# PDF
ggsave("04_figures/Fig1.pdf", plot, device = cairo_pdf)

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结果汇总模板

完成分析后更新 07_paper/0_result_summaries.md：

## [分析名称]

### 样本
- N = XXX

### 主要结果
| 变量 | 效应值 | 95% CI | P |
|------|--------|--------|---|

### 结论
[一句话结论]