R- Meta-Analysis -如何从clubSandwich函数创建具有稳健估计的森林图

Meta-Analysis（荟萃分析）是一种统计学方法，用于将多个独立研究的结果进行合并，以提供一个更精确的效应量估计。在R语言中，clubSandwich包提供了一种方法来计算稳健的标准误，这对于处理异方差性和依赖性数据特别有用。

基础概念

森林图：森林图是荟萃分析中常用的一种图形表示方法，它展示了各个研究的效应量和置信区间，以及合并后的效应量和置信区间。
稳健估计：稳健估计是指在数据存在异方差性、依赖性或其他复杂结构时，仍然能够提供可靠估计的方法。

类型

固定效应模型：假设所有研究共享一个共同的效应量。
随机效应模型：允许研究间的效应量存在差异。

应用场景

医学研究：合并多个临床试验的结果，评估某种治疗的效果。
社会科学：综合不同研究的数据，探讨某一社会现象的影响因素。
经济学：分析多个经济指标，评估经济政策的效果。

示例代码

以下是一个使用clubSandwich包创建具有稳健估计的森林图的示例代码：

# 安装和加载必要的包
install.packages("clubSandwich")
install.packages("metafor")
install.packages("ggplot2")

library(clubSandwich)
library(metafor)
library(ggplot2)

# 模拟数据
set.seed(123)
n_studies <- 20
true_effect <- 0.5
study_effects <- rnorm(n_studies, true_effect, 0.2)
study_variances <- runif(n_studies, 0.04, 0.16)
data <- data.frame(
  study = 1:n_studies,
  effect = study_effects,
  variance = study_variances
)

# 随机效应模型
model <- rma(effect, vi = variance, data = data, method = "REML")

# 使用clubSandwich计算稳健标准误
robust_se <- clubSandwich::robust_se(model)

# 创建森林图
forest(model, sei = robust_se$SE)