의학연구 통계분석 (analyze-stats)

무엇을 해주나

• 데이터 파일(CSV/Excel/TSV)을 읽어 행·열 구조, 변수 타입, 결측치 현황을 먼저 보고하고 분석 단위(환자/검사/병변 등)를 확정합니다.
• 분석 계획을 먼저 제시하고 사용자 승인 후 실행합니다. Table 1(인구학적 특성), 진단정확도(민감도·특이도·AUC), 일치도(kappa·ICC·Bland-Altman), 회귀분석, 생존분석·경쟁위험, 성향점수(PSM/IPTW/overlap), 반복측정(LMM/GEE), 복합표본 가중분석(국민건강영양조사·NHANES), 메타분석 등 유형별 가이드와 템플릿 스크립트를 참조합니다.
• 재현성 규칙을 강제합니다: 난수 시드 42 고정, 모든 숫자는 실행 출력에서만 인용, 생성된 코드 린트(check_generated_code.py)로 시드 누락·하드코딩 데이터·절대경로·원본 덮어쓰기 차단, 산출물 매니페스트(_analysis_outputs.md) 생성.
• 통계적 함정을 사전에 점검합니다: 완전/준분리 검사, Shapiro-Wilk 선행검정 금지(왜도 기준 사용), Welch 기본값, 서열 추세검정 전 층 배타성 검증, 구조적 0(비흡연자 pack-years) 과대보정·중개변수 과대조정 경고.
• 결과를 논문 문장으로 정리합니다: 정확한 p값, 95% CI, 효과크기, 절대위험차·NNT, 캘리브레이션·의사결정곡선, 학술지별 표 서식(Radiology/JAMA/NEJM/Lancet 등)과 gtsummary 코드.
• 민감정보 보호: 원본 데이터에 환자 식별정보가 있을 수 있으면 먼저 비식별화를 권고하고, PHI 값을 출력에 노출하지 않습니다.

이런 분께 추천

• 임상·영상의학·보건학 논문을 직접 쓰는 연구자, 전공의, 대학원생
• 통계 결과의 재현성과 심사자 반박(reviewer comment) 대비가 중요한 연구팀
• 국민건강영양조사·NHIS 청구자료 등 복합표본/청구 데이터를 다루는 분석가

활용 예시

1. "cohort.csv로 Table 1 만들어줘" → 변수 타입·결측 보고 → 왜도 기준으로 평균(SD)/중위수(IQR) 선택 → CSV + 마크다운 표 + gtsummary 코드 출력.
2. "IDH 변이 예측 모델 로지스틱 회귀 돌려줘" → 범주형 예측변수 분리(separation) 검사 → 완전분리가 감지되면 Firth 벌점 또는 2단계 규칙을 계획 단계에서 제안.
3. "NHANES 자료로 가중 오즈비 구해줘" → survey_weighted 가이드·템플릿 적용 → 가중 OR과 95% CI, 기준 위험도 기반 절대위험차·NNT까지 함께 보고.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/Aperivue/medsci-skills/HEAD/skills/analyze-stats/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 Aperivue/medsci-skills 의 skills/analyze-stats 폴더를 내 ~/.claude/skills/analyze-stats/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.