利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图

在《Meta踩坑集》里,向大家分享了使用RevMan进行基本的文献偏移风险图是如何制作的。在很多文献里,我们看到的偏倚风险图都长这样:

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第1张图片

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第2张图片

 

但也有的文献偏移风险图长这样:

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第3张图片

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第4张图片

 

那这些花里胡哨,看起来就不一般的偏倚风险图要怎么做呢?其实利用R语言非常简单,三步就可以实现!

一、前期准备工作

首先,你需要制作一个文献偏倚风险表格,在excel里整理好数据:

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第5张图片

打开RStudio,安装robvis包,代码如下:

install.packages("robvis")
library("robvis")

安装好后进入下一步。

二、生成风险图

导入数据:

setwd("D:/data")   #设置工作路径
shuju <- read.csv("D:/data/tjzg.csv")  #导入数据表格

其中引号包裹部分为文件路径,根据自己文件所在位置进行更改即可。

shuju为赋值的变量名,可随意更改,为方便理解,我用了数据的拼音来赋值。

所谓赋值,你可以理解为在之后的处理中shuju就代表了整个表格的所有内容,调用shuju变量,即代表用表格中的数据来做处理。

制作总结图:

rob_summary(data = shuju, tool = "ROB1",overall = TRUE,weighted = FALSE, colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"))

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第6张图片

 

函数rob_summary()有几个参数需要设置:

  • data为我们需要使用的数据;
  • tool为使用的偏倚风险评价工具;
  • overall为设置是否在图形中包括总体偏倚风险的条形图的选项,默认为否。
  • weighted为指定是否应在条形图中使用权重的选项,默认为是。
  • colour为指定图形颜色,可更改任意三种你想要的配色。#194d6f 格式内容,为颜色值,可通过配色网站获得。

制作traffic_light图:

rob_traffic_light(data = shuju, tool = "ROB1",colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"),psize = 10)

 

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第7张图片

函数rob_traffic_light()有几个参数需要设置:

  • data为我们需要使用的数据;
  • tool为使用的偏倚风险评价工具;
  • colour为指定图形颜色,可更改任意三种你想要的配色。
  • psize为圆圈的大小,默认为20。

三、结束·导出图片

点击导出,调整图片大小即可:

 

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第8张图片

最终导出后效果图:

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第9张图片

利用R语言制作好看的Meta分析文献偏倚风险图_第10张图片

怎么样,R语言也没有那么难嘛!调用现成的包,更改数据,出图,导出即可~

用R语言做Meta分析,不仅可以拥有强大的数据分析功能,还能获得无可比拟的灵活绘图体验。虽然要基于代码进行操作,但是所有代码函数基本上都是现成的,导入数据,简单修改参数即可完成!根本没有那么难!

 

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