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:
但也有的文献偏移风险图长这样:
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!
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:
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。
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。
rob_summary(data = shuju, tool = "ROB1",overall = TRUE,weighted = FALSE, colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"))
函数rob_summary()有几个参数需要设置:
rob_traffic_light(data = shuju, tool = "ROB1",colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"),psize = 10)
函数rob_traffic_light()有几个参数需要设置:
点击导出,调整图片大小即可:
最终导出后效果图:
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!