section-statistics

name	section-statistics
description	Generate comprehensive R statistical method tutorials (regression, survival analysis, causal inference, Bayesian stats) with theory + practice workflow. Use when: (1) User requests statistical method tutorials, (2) File names match 10xx-*.rmd pattern, (3) Keywords: PSM, Cox, Meta-analysis, RCS, multilevel models, SEM, PCA, LCA.

核心任务

生成统计分析方法类教程 (.rmd/.qmd)，确保理论背景、模型假设、完整分析流程与结果解释并重。

快速启动 (Quick Start)

1. 确定方法: 如 "泊松回归 (Poisson Regression)"。
2. 加载模板: 阅读 content-structure.md 获取 YAML 和标题结构。
3. 生成内容: 遵循 "通俗解释 -> 理论 -> 代码 -> 解读" 流程。
4. 视觉设计: 参考 visual-templates.md 生成封面图和原理示意图。
5. 质量检查: 使用 quality-checklist.md 验证导航更新。

完整工作流程

步骤0: 文件编号分配 (CRITICAL - 避免重复)

在创建任何文件前，必须先确定可用编号！

1. 检查现有编号:

   ls doc/10*.rmd doc/10*.qmd | sort | tail -20
   

2. 选择下一个可用编号:

   • 找到当前最大编号 (如 1099)
   • 新文件使用下一个编号 (如 1100，上一个编号＋1)
   • 绝对禁止: 使用已存在的编号!

3. 编号冲突检测:

   # 检查是否有重复编号
   ls doc/10*.rmd doc/10*.qmd | sed 's/.*\///;s/-.*//' | sort | uniq -d
   # 如果有输出，说明存在重复编号，必须先解决
   

4. 命名规范:

   • 格式: 10[number]-[topic].rmd
   • 示例: 1100-distributions.rmd
   • 禁止: 同一编号用于不同主题

步骤1: 逐部分生成教程内容（CRITICAL - 分段生成策略）

⚠️ 重要：教程内容超过 300 行时必须分段生成，避免一次性输出过长内容。

分段生成流程：

1. 第一部分：生成 YAML 头部 + Setup + 方法背景 + 核心原理 + 数据准备（约 150-200 行）
2. 第二部分：追加模型构建 + 结果解释 + 模型诊断（约 150-200 行）
3. 第三部分：追加进阶应用 + 常见问题 + 参考文献（约 100-150 行）
4. 验证完整性：确认所有必需章节都已包含

使用工具追加内容：

• 推荐使用 edit 工具在特定位置插入
• 或使用 bash 的 cat >> file.rmd << 'EOF' 追加
• 每次追加后用 wc -l 检查行数

内容生成要求：

• 必须包含: ## 方法背景与适用场景 到 ## 参考文献 的标准章节结构
• 零基础通俗解释: 必须在开头用生活化类比解释核心原理
• 可复现性: 所有随机操作必须设置种子 set.seed(2026)

步骤1.5: 生成配图并在文章中引用（CRITICAL）

⚠️ 必须完成的两步操作：

第一步：生成图片文件

1. 封面图 (MANDATORY):

   • 路径：doc/images/[number]-[topic]-cover.svg
   • 风格：学术、专业、与方法相关

2. 文内示意图 (MANDATORY - 每篇至少 1 张)：

   • 路径：doc/images/diagrams/stat-*.svg
   • 格式：必须使用 SVG 格式（扩展名必须是 .svg）
   • 尺寸要求（CRITICAL）：
     • 推荐标准尺寸: viewBox="0 0 1400 800" (宽 1400, 高 800)
     • 对比表格图: 1400×800～1400×900 (横向宽幅)
     • 决策树: 1400×800 (横向布局，避免过高导致显示不全)
     • 流程图: 1200×600～1400×800 (横向流程)
     • DAG因果图: 1000×700～1200×800
     • ⚠️ 避免: 过高的纵向布局 (如 1000×1100)，会导致显示不全
   • 用途：原理示意、流程图、对比表、决策树
   • 示例场景：
     • 统计方法选择决策树
     • 模型假设检验流程图
     • 多种方法对比表格
     • 因果推断DAG图
     • 分析步骤流程图

第二步：在文章中引用图片（CRITICAL）

⚠️ 生成图片后必须立即在文章相应位置添加 Markdown 引用！

## 方法选择指南

![统计方法选择决策树](images/diagrams/stat-decision-tree.svg)

**决策说明**：上图展示了如何根据数据类型和研究目的选择合适的统计方法。

插入位置建议：

• 方法对比图 → "方法背景与适用场景"章节
• 流程图 → "完整分析流程"章节
• DAG图 → "因果推断"相关章节
• 假设检验图 → "模型诊断"章节

验证图片引用：

grep "!\[.*\](images/diagrams/" doc/[number]-[topic].rmd

步骤2: 验证渲染 (CRITICAL)

在提交前必须进行本地渲染验证，确保代码可运行且格式正确。

# 渲染单文件验证内容
quarto render doc/10[number]-[topic].rmd

# 确保无报错、包缺失或格式问题

安装依赖: 若渲染过程中提示缺少 R 包，请先安装：

# 示例：安装常用统计包
install.packages(c("survival", "MatchIt", "lme4", "brms", "mediation"))

步骤3: 更新导航系统 (CRITICAL)

必须执行以下步骤，否则新文章无法在网站侧边栏和分类页显示。

⚠️ 更新导航前务必验证:

• 确认新文件已成功渲染
• 确认文件编号无冲突
• 确认YAML元数据正确

1. 更新 doc/_quarto.yml:

   • 找到 sidebar -> contents -> 统计分析方法 部分。
   • 添加 new 条目，严格遵守 14 空格缩进:

               - text: "方法名称"
                 href: "10xx-filename.rmd"
     

2. 更新 doc/0001-guide.rmd:

   • 在对应分类的表格中添加一行，保持索引同步。

3. 运行自动生成脚本 (MANDATORY):

   • 此脚本会根据 _quarto.yml 更新 sections/statistics.qmd 等分类索引页。

   # 在项目根目录下运行
   workdir="doc" Rscript doc/generate_sections.R
   

4. 更新 README.md:

   • 在 🧭 内容导航 -> 📐 统计分析方法 的对应表格中添加链接。

步骤4: 最终渲染与提交

1. 重新渲染受影响页面:

   quarto render doc/sections/statistics.qmd
   quarto render doc/index.qmd
   

2. 提交代码:

   git add doc/10xx-*.rmd doc/images/[topic]-cover.svg
   git add doc/_quarto.yml doc/0001-guide.rmd README.md doc/sections/statistics.qmd
   git commit -m "feat(stat): 新增[方法名称]统计教程"
   

写作规范

• 内容标准:
  • 详细度: 内容必须详尽，起到深入教程的作用。
  • 篇幅: 不少于 300 行 (Not less than 300 lines)。
  • 比例: 文字说明约占 70%，代码约占 30% (70% text, 30% code)。
  • 结构: 必须提前构建全面的内容框架，然后根据框架填充详细内容。
• 代码: 优先使用 pkg::fn() 调用函数；必须提供完整的模拟数据生成代码。
• 解读: 结果解读必须涵盖统计显著性与实际意义。
• 视觉: SVG 标注必须全部使用中文。

代码块与表格格式规范 (CRITICAL)

图片居中 (MANDATORY)

在 setup chunk 中设置全局图片居中：

knitr::opts_chunk$set(
  echo = TRUE, 
  message = FALSE, 
  warning = FALSE,
  fig.align = 'center'  # 所有图片居中
)

或在单独代码块中设置：

```{r plot-name, fig.align='center', fig.width=8, fig.height=6}
# 图表代码

### 表格字体大小 (MANDATORY)

**所有 gt 表格必须设置合适的字体大小，避免表格过小难以阅读**：

```r
tibble(...) |> 
  gt() |> 
  tab_options(
    table.font.size = px(14),      # 表格字体 14px
    data_row.padding = px(8)       # 行间距 8px
  ) |> 
  tab_style(
    style = cell_fill(color = "#E8F4F8"),
    locations = cells_column_labels()
  )

推荐字体大小：

• 常规表格：px(14)
• 大型对比表：px(13)
• 简洁表格：px(15)

必须添加的 tab_options 参数：

• table.font.size: 控制整体字号
• data_row.padding: 控制行间距，提升可读性
• column_labels.font.size: (可选) 单独设置表头字号

参考资源

• content-structure.md: 详细内容模板与标题规范。
• visual-templates.md: SVG 封面与示意图模板库。
• quality-checklist.md: 完整质量检查与导航更新指南。
• method-comparison.md: 统计方法对比表。