統計解析コード生成（R）

概要

臨床研究データの統計解析に必要なRコードをAIに生成させるためのプロンプトです。R言語は臨床研究の統計解析で広く使用されており、特にtableone、survival、forestplotなどのパッケージは論文執筆に直結する出力を提供します。

プロンプトテンプレート

以下のデータ解析を行いたいので、Rコード（tidyverse, tableone, survivalなどを使用）を作成してください。

# データの説明
- データフレーム名: df
- サンプル数: [n]例
- 変数一覧:
  - [変数名1]: [型（numeric/factor/Date）] - [説明]
  - [変数名2]: [型] - [説明]
  - [変数名3]: [型] - [説明]
  - [アウトカム変数]: [型] - [説明]

# 解析内容
1. 記述統計: [Table 1作成（tableoneパッケージ使用）/ 基本統計量]
   - 層別変数: [変数名]
   - SMD（標準化平均差）を含めるか: [はい/いいえ]
2. 群間比較: [比較方法を指定]
   - 正規分布: [t検定 / 分散分析]
   - 非正規分布: [Wilcoxon / Kruskal-Wallis]
   - カテゴリカル: [カイ二乗検定 / Fisher正確検定]
3. 主解析: [Cox回帰 / ロジスティック回帰 / 線形混合モデル]
   - 目的変数: [変数名]
   - 時間変数（生存分析の場合）: [変数名]
   - イベント変数（生存分析の場合）: [変数名]
   - 説明変数: [変数名リスト]
4. 可視化: [Kaplan-Meier曲線（survminer）/ Forest plot / ggplot2]
   - 論文投稿用の解像度・フォントサイズを指定

# 出力要件
- コードにはコメントを日本語で付けてください
- tidyverseスタイル（パイプ演算子 |> を使用）で記述
- 結果はflextableまたはgt形式でWord/HTML出力可能にする
- p値は小数点以下3桁、95%信頼区間を含める
- 図はggsave()で論文投稿用の解像度（300 dpi）で保存

使用例

入力例

# データの説明
- データフレーム名: df
- サンプル数: 350例
- 変数一覧:
  - age: numeric - 年齢（歳）
  - sex: factor（Male/Female）- 性別
  - stage: factor（I/II/III/IV）- がんステージ
  - treatment: factor（Surgery/Chemo/Combined）- 治療法
  - os_months: numeric - 全生存期間（月）
  - os_event: numeric（0/1）- 死亡イベント
  - pfs_months: numeric - 無増悪生存期間（月）
  - pfs_event: numeric（0/1）- 増悪イベント

# 解析内容
1. 記述統計: treatment群で層別化したTable 1（SMDあり）
2. 主解析: 全生存期間に対するCox比例ハザードモデル（age, sex, stage, treatmentで調整）
3. 可視化: treatment群別のKaplan-Meier曲線（log-rank検定p値付き）+ 調整ハザード比のForest plot

よくある失敗と対策

• factor型への変換を忘れる: カテゴリカル変数はas.factor()で明示的に変換する
• 比例ハザード性の確認を省略する: Cox回帰ではcox.zph()で確認が必須
• パッケージの読み込みを忘れる: library()文を冒頭にまとめて記載させる
• 日本語フォントの問題: ggplot2で日本語を使う場合はtheme(text = element_text(family = "HiraKakuProN-W3"))等の指定が必要

活用のポイント

• str(df) や head(df) の出力を貼り付けると、変数の型認識が正確になる
• Table 1にはtableone::CreateTableOne()が最も簡便。print(tableone, smd = TRUE)でSMDも出力可能
• 生存分析の可視化にはsurvminer::ggsurvplot()を指定すると論文品質の図が得られる
• RMarkdownまたはQuartoでの出力を指示すると、コードと結果が一体化した再現可能なレポートが作れる