用途：辅助流行病学研究的设计与分析，覆盖研究设计选择、疾病频率与关联测量、偏倚评估及公共卫生数据分析方法。
主要能力：给出研究设计层级与选择参考（系统综述/荟萃分析、随机对照试验、队列、病例对照、横断面、病例报告/系列、生态学研究），并列出各设计对应的研究问题、时间、成本与偏倚风险；提供疾病频率计算（时点患病率、累积发病率、发病密度）；提供 2x2 表的关联指标计算，包括风险比、比值比、风险差、暴露者归因分数、人群归因分数、需伤害人数及 95% 置信区间；给出偏倚类型与缓解策略（选择偏倚、信息偏倚、回忆偏倚、混杂、领先时间偏倚、健康工人效应）；提供混杂评估方法（比较粗与调整 RR 的百分比变化，默认阈值 0.10）；提及生存分析用 Kaplan-Meier、log-rank 检验与 Cox 比例风险回归，需检验比例风险假设并报告中位生存时间与 95% CI；报告标准遵循 STROBE、CONSORT、RECORD，需报告 95% CI 及粗与调整估计。
使用方式：技能内提供 Python 函数示例，如 compute_measures(cases, population, person_time, period_years) 计算频率指标，measures_of_association(a, b, c, d) 从 2x2 表计算关联指标，assess_confounding(crude_rr, adjusted_rr, threshold) 评估混杂。示例命令与代码保持原样。
适用场景：流行病学观察性研究设计、公共卫生数据分析、关联强度与归因分析、偏倚与混杂评估。
限制：资料未提供安装方式、收费模式、平台支持、运行环境要求及具体版本信息；具体统计推断与建模需结合数据与专业判断。