<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:webfeeds="http://webfeeds.org/rss/1.0"><channel><title>clinical-statistics on 林協霆醫師</title><link>/tags/clinical-statistics/</link><description>林協霆醫師 (clinical-statistics)</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-tw</language><image><url>https://htl.physician.tw/favicon-32x32.png</url><title>林協霆醫師</title><link>https://htl.physician.tw/</link><width>32</width><height>32</height></image><webfeeds:icon>https://htl.physician.tw/favicon-32x32.png</webfeeds:icon><webfeeds:logo>https://htl.physician.tw/android-chrome-512x512.png</webfeeds:logo><webfeeds:accentColor>5bbad5</webfeeds:accentColor><lastBuildDate>Sun, 12 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="/tags/clinical-statistics/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>r-with-ai-eng：英語版 R 統計工具入門：以 AI 學臨床研究統計</title><link>/blog/r-with-ai-eng-2026-04-12/</link><pubDate>Sun, 12 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>/blog/r-with-ai-eng-2026-04-12/</guid><description>&lt;h2 id="introduction引言" >
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&lt;a href="#introduction%e5%bc%95%e8%a8%80">
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Introduction（引言）
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&lt;/h2>
&lt;p>臨床研究者學習 R 統計工具時，常被語法細節卡住而失去探索熱情。傳統教材多以「先學語法、再學統計」順序展開，與學習者的實際需求方向相反。本教材主張「先讓 AI 帶你跑出第一張圖，再回頭理解每行做了什麼」的逆向學習法。在 LLM 已能即時生成可執行 R 程式碼的時代，臨床新手最需要的不是更多範例，而是被引導以結構化方式提問。&lt;/p>
&lt;h2 id="methods方法" >
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&lt;/a>
Methods（方法）
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&lt;/h2>
&lt;p>教材以英語撰寫並以 R Markdown／Quarto 為載體，章節以「臨床問題」為主軸：例如「我的試驗主要終點是事件發生時間，怎麼跑生存曲線？」每章節提供：問題敘述、與 AI 對話的標準提問模板、AI 產生的範例程式碼、逐行解釋、以及挑戰題。學習者在跑出結果後，被引導對 AI 進行三輪追問：要求解釋、要求修改、要求泛化。&lt;/p>
&lt;p>整體設計強調「AI 是教練不是寫手」：每章節的最後皆要求學習者自行不依靠 AI 重寫一次相似題目，藉此鞏固理解。教材以 R 為主，但所提倡之提問結構可遷移至 Python 等語言。&lt;/p>
&lt;h2 id="results結果" >
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&lt;a href="#results%e7%b5%90%e6%9e%9c">
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&lt;/a>
Results（結果）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>教材使初學者得以在數小時內跑出第一張臨床研究專用圖表（如 Kaplan-Meier、Forest plot），同時建立可遷移的 AI 提問習慣。對於非英語母語但需用英文撰寫研究報告的學員，本教材亦提供雙重學習：統計與英文同步進步。&lt;/p>
&lt;h2 id="discussion討論" >
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&lt;a href="#discussion%e8%a8%8e%e8%ab%96">
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&lt;/a>
Discussion（討論）
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;p>本專案實踐了「教學重點轉向提問能力」的觀念：當 AI 能即時生產程式碼，課程價值便不在於教語法，而在於教結構化提問。限制方面，AI 答案會隨模型版本飄移，教材需要週期更新；對於完全沒有程式背景的學習者，仍需要基本語法掃盲章節。未來可結合互動執行環境（如 Quarto Live、WebR），讓讀者在瀏覽器中即時嘗試。&lt;/p>
&lt;h2 id="連結" >
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&lt;/a>
連結
&lt;/div>
&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>GitHub：&lt;a href="https://github.com/htlin222/r-with-ai-eng">htlin222/r-with-ai-eng&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>主要語言：R&lt;/li>
&lt;li>最後更新：2026-04-12&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>