3篇5章2节：绘制临床研究中的趋势图与ROC曲线

在医学统计分析与数据科学实践中，趋势图与ROC曲线不仅是可视化的“门面担当”，更是揭示数据背后规律与诊断性能的核心工具。无论是观察血压、血糖等临床指标随时间或干预手段的变化，还是评估模型的判别能力与诊断准确性，一幅设计得当的图表，往往胜过千言万语。本文围绕 R 语言中两个功能强大的可视化函数展开，深入剖析它们在实际科研中的应用技巧与美化策略。通过案例演示与参数讲解，你将学会如何绘制清晰、美观、信息量丰富的趋势图和ROC曲线，为你的科研成果增添专业与说服力。

一、构建趋势图

在数据科学与医学统计分析中，如何直观呈现“随时间、类别、干预等因素变化的趋势”，始终是数据可视化中的核心问题。线图与面积图是最常见的趋势图形式，而在 ggplot2 的生态系统中，TrendPlot() 函数提供了一种更灵活、更易用的趋势可视化方式。TrendPlot 来源于某些高级R包（如 plotthis），其设计初衷是将面积图（area plot）的表现力与分组/分面展示的灵活性相结合，同时保留柱状的视觉差异感。因此，它非常适用