R-如何使用metafor包绘制森林图？
metafor包是一个用于进行元分析的R语言包，它提供了一系列函数和工具来进行效应量的计算和可视化。绘制森林图是元分析中常用的一种可视化方式，用于展示各个研究的效应量及其置信区间。
要使用metafor包绘制森林图，可以按照以下步骤进行：
- 安装和加载metafor包：
install.packages("metafor")
library(metafor)- 准备数据：
准备一个包含研究效应量、标准误差和研究名称的数据框。假设数据框名为
data，其中包含列effect表示效应量，se表示标准误差，study表示研究名称。 - 计算权重：
根据效应量和标准误差，可以计算每个研究的权重。使用
escalc()函数来计算权重，其中measure参数根据具体情况选择合适的效应量测量方法，如"SMR"、"SMD"、"OR"等。
data$weight <- 1 / data$se^2- 进行元分析：
使用
rma()函数进行元分析，其中yi参数为效应量，sei参数为标准误差，weights参数为权重。
meta <- rma(yi = data$effect, sei = data$se, weights = data$weight)- 绘制森林图：
使用
forest()函数绘制森林图，其中meta参数为元分析结果对象。
forest(meta)绘制完成后，将会生成一个包含各个研究效应量及其置信区间的森林图。
需要注意的是，以上步骤仅为绘制森林图的基本流程，具体的数据准备和分析方法可能因研究问题而异。在实际应用中，还可以通过调整参数和添加额外的绘图选项来定制森林图的样式和布局。
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我试着做一个元分析，从一些赔率比和他们的置信区间。源文章不报告标准错误。
为了从rma.uni()包中使用metafor，我需要提供差异(通过vi=" ")或标准错误(通过sei = " ")。因此，我以以下方式计算标准错误：(logor = log(odds ratio), UL= CI upper limit, LL = CI lower limit)
se1<-(log(UL)-logor)/1.96
se2<-(log(OR)-log(LL))/1.96
我的问题是，以这种方式导出的标准错误略有不同，尽管它们应该是相同的。我认为这是由于CI是
浏览 3提问于2013-07-03得票数 4
1回答
Meta和Metafor R包-
r、metafor
我目前正在使用"metafor“包在R中进行一次分解。在做我的研究时，我发现了R中的一个不同的元分析包，即"meta“。我更喜欢后一个包创建的森林图(从设计上讲)，但不幸的是，有些数据与我用metafor创建的图不同。 具体地说，只有I^2和合并估计的数据是不同的。 meta_1 <- rma(yi=yi, vi=vi, measure="SMD", method="ML", slab=Citation, data=dat)
forest(meta_1)
meta_2 <- metagen(yi,vi^.5,data = dat,
浏览 110提问于2020-08-25得票数 1
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元from提供了与原始值不同的95%CI。
r、metafor
我使用元数据包组合线性回归模型中的β系数。我使用了以下代码。我为rma函数提供了报告的se和beta值。但是，当我看到森林地块时，95%的置信区间与研究报告中的不同。我还通过运行三个模型并结合系数，使用mtcar数据集进行了尝试。尽管如此，我们在森林地块上看到的95%CI仍与原始模型不同。这些偏差远非四舍五入的误差。下面是一个可重复的例子。
library(metafor)
library(dplyr)
lm1 <- lm(hp~mpg, data=mtcars[1:15,])
lm2 <- lm(hp~mpg, data=mtcars[1:32,])
lm3 <- lm(
浏览 8提问于2022-02-24得票数 1
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R:比例无界的元分析CI
r、confidence-interval
library(metafor)
rma(yi = c(0.1, 0.3, 0.14, 0.3), vi = c(0.12, 0.2, 0.3, 0.1))
我在4项研究中拟合了一个单比例随机效应元分析模型.由于影响大小都是比例，所以它们在0和1之间有界，置信区间也是如此。然而，实际输出显示
Random-Effects Model (k = 4; tau^2 estimator: REML)
tau^2 (estimated amount of total heterogeneity): 0 (SE = 0.1220)
tau (square root of estimated tau^2
浏览 3提问于2017-05-23得票数 1
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1回答
sei^2中的错误:元计算中二进制运算符的非数值参数
error-handling、standard-error
我试图运行固定效果元分析，使用SMDs和SE与metafor。我用的是rma.uni-function
metafor::rma.uni(yi="SMD12", sei="SE12", data=SMDpainmeta, method="FE")
R提供了以下错误消息：
sei^2中的错误:二进制运算符的非数值参数。
我将SE12设置为sei值，这是12个月的标准错误。这些值显然是数字的，尽管本专栏中也有一些NAN值。
当我使用vi值并设置相应的方差而不是SE12时
metafor::rma.uni(yi="SMD12"
浏览 5提问于2017-07-02得票数 1
提前感谢你考虑这个问题。
谁能告诉我为什么使用" metafor“软件包的裁剪分析会给出与"meta”软件包截然不同的结果(metafor为0.6803 95% 0.3456 1.0151，metafor为0.3657 95% -0.0213；meta为0.7526 )。我做错了什么吗？哪一个更准确，还是两者都很好？我在下面提供了一些可简化的代码。
install.packages("metafor")
install.packages("meta")
library("metafor")
library("meta
浏览 2提问于2016-03-02得票数 1
我在R包metafor中使用了metafor。我希望使用xlim参数来指定绘图的宽度。但是，当x值之一超出该范围时，此值将被重写。以下是两个例子：
library(metafor)
par(mfrow=c(2,1))
rmaObject <- rma.uni(yi=c(1.3, -16), sei=c(0.8, 0.7))
forest(rmaObject, atransf=exp, xlim=c(-5,12), alim=c(-5,12))$xlim
forest(rmaObject, atransf=exp, xlim=c(-5,12))$xlim
在这两种情况下，我认为函数应该按
浏览 3提问于2016-02-26得票数 0
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2回答
如何通过研究来绘制多层次的元分析(与子群相比)？
r、multi-level、forestplot、metafor
我在做多层次的元分析。许多研究有几个子组。当我制作一个森林地块时，研究是作为子组提出的。他们当中有60人，不过，我想根据这项研究来绘制研究图，然后是25项研究，比较合适。有人知道怎么做这片森林吗？
我是这样做的：
full.model <- rma.mv(yi = yi,
V = vi,
slab = Author,
data = df,
random = ~ 1 | Author/Study,
浏览 13提问于2022-03-02得票数 1
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Metafor :使用提供的置信区间
r、analysis、meta、medical、metafor
我一直在使用Metafor进行元分析。我已经能够从14篇文章中提取赔率比、置信区间和样本量。
这是我一直使用的代码：
data <- read.csv(file="OR.csv", check.names=F,sep=",") dat=data random = rma(OR,SE_X,data=dat) forest (random) funnel (random)
我的问题是: rma函数生成的置信区间与作者提供的置信区间有很大不同。这显然是一个问题，我希望使用文章提供的置信区间，而不是RMA生成的置信区间。
有没有人能帮我一下？
谢谢
S
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
1回答
使用for循环存储元分析结果
r、loops、for-loop
我试图对一组研究进行元分析。我正试图找出代码，以正确输出我想要的。本质上，我试图运行一个固定的效果元分析测试，使用metafor包，并收集系数估计，以存储在一个矩阵。
我有几个问题。例如，我只想为具有多个结果的研究运行这些测试。因此，研究的研究，谁的研究数字出现不止一次(见代码，例如)。当我使用我现有的代码尝试时，它不起作用，它会发出一个数字，但它不是正确的。另外，一些研究数字比我实际的学习数量还要多。例如，在我的个人数据集中，有一项编号为3500的研究。当我运行我的循环时，R会在3500行上显示特定固定效果模型的结果，而不是仅仅将它放在下一个空行中。
下面我有一个基本的例子，任何人都可以在R
浏览 0提问于2018-07-07得票数 2
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1回答
森林样地解译
r、significance
在我的研究中，我对病毒载量测量进行了meta分析，以测试A和B之间的特定相互作用是否会影响其水平。
这是我使用R获得的森林图：
然而，我不知道如何解释它。我理解这个结果是有意义的，因为p=0.0073和因为总体效果估计95% CI不重叠0。然而，钻石在森林地块的右侧是什么意思？
浏览 9提问于2016-09-20得票数 1
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R的新手，并试图使用Metafor包运行metanalysis，但正在与出版物偏差分析作斗争。
我正在尝试分析Metafor包中的发表偏差，以便进行包括系统发生控制(从系统发生树到距离矩阵)的分析(rma.mv模型)。Nakagawa和Santos 2012建议在修剪和填充分析或Egger回归中使用phylo模型的残差。我理解这个原则，但我在执行时遇到了问题。以下是我所做的工作：
ES_Calc <- rma.mv(yi=yi, V=vi, random= ~1|PhyloName, R=list(PhyloName=PhyCor),Rscale="cov0", data
浏览 0提问于2015-12-14得票数 0
1回答
有关森林图[metafor]的快速问题:更改已使用效果大小的预打印文本
r、forestplot、metafor
我正在使用metafor包的函数forest()为我的元分析创建一个森林图。除了在底部预先打印的文本“对数均值比”和“对数光盘”，我想添加文本“对数响应率”和"LnR“。我知道这两个名称意味着相同的效果大小，但为了连续性，我想在整篇论文(和绘图)中使用相同的名称。对于摘要菱形，可以通过mlab="Summary"定义文本。对于我所说的两个位置，有没有类似的代码？或者，有没有办法摆脱预先打印好的文本，手动添加我的文本？ 这是我在我的数据子集上使用的代码： Modsub <- rma.mv (yi = yi, V = vi,random= list(~ 1|ID_E
浏览 42提问于2021-11-12得票数 0
我想知道是否可以(以某种形式)访问元数据包中的-林命令中显示的信息。
我正在检查/验证结果，我希望生成值的输出。到目前为止，计算结果都已确认，但我希望它们可以用于打印、保存等，而不是手工打印出来。
示例代码如下：
es <- read.table(header=TRUE, text = "
b se_b
0.083 0.011
0.114 0.011
0.081 0.013
0.527 0.017
" )
library(metafor)
es.est <- rma(yi=b, sei=se_b, dat=es, method="DL")
浏览 2提问于2017-01-25得票数 1
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2回答
目前，我正在做一项流行率的元分析。在R中有很多用于meta分析的包(即meta，metafor，MAd等)。然而，我找不到一个合适的流行率命令。你有任何关于meta分析和R的流行率的经验吗？您会使用哪个命令？
library(metafor)
res <- rma(p(logit), SE(logit), data=data, method="DL")
forest(res)
有什么想法吗？
向托蒂致以最好的问候
浏览 0提问于2017-05-05得票数 2
1回答
删除森林地块元数据中配置项末尾的记号
r、statistics、forestplot、metafor
我在r中使用metafor包做了一个前图：
#forestplot
par(mar=c(2.75,0,0,0))
par(font=2,mgp=c(2.3, 0.8, 0), xaxs = "i")
metafor::forest.rma(res, alim=c(-1, 3.75), xlim = c(-5, 3.5), at =
c(-1, -.5, 0 , .5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3), xlab = "Cohen's D with 95% CI",
slab = data$Author, annotate = FALSE,
浏览 17提问于2018-03-03得票数 1
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森林流行率估测样地置信区间的扩大
r、sas、confidence-interval、forestplot、metafor
我是一个新的R用户，运行随机效应模型，使用元计算获得合并流行率估计。个别流行率估计分别通过加权获得(使用SAS)作为人口代表，并从excel电子表格中加载到R中，并附有相应的标准误差。
我注意到，森林样地个体流行度估计的置信区间比SAS中的原始加权流行度估计值的置信区间小得多。对于我的同事来说，使用元计算对同一数据集进行类似的分析时就是这样。
这些置信区间是否与最初的流行率估计值的置信区间相匹配？置信区间宽度差异的原因可能是什么？我担心这将如何影响聚合估计和异质性测试。
我提供下面的示例代码：
###prevalence estimate for Change:####
# D
浏览 3提问于2022-03-15得票数 1
1回答
元函数中混合效应多级模型R平方的求取
r、mixed-models
我正在做一个元分析R对森林的一种特殊处理.对于这个模型，我需要拟合随机效应来解释研究方法和地点年龄的变化之间的差异，因为这两个变量都是混杂变量，而且我对它们所引起的变化不太感兴趣。
但是，据我所知，当您有一个多级模型时，[metfor]不允许您计算R平方类型的统计数据。
无论如何，为了更清楚地描述我的问题，这里有一个模拟数据集。
Log<-data.frame(Method=rep(c("RIL","Conv"),each=10),
RU=runif(n=20,min=10,max=50),SDU=runif(n=20,5,20),
N
浏览 2提问于2014-03-12得票数 8
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研究森林地块中未显示的名称(R)
r、data、visualization、data-analysis
上下文:我遵循一个现有的R脚本，使用元from包中的林函数在R中创建一个林地块。
问题:情节显示，然而，研究的名字并没有显示在上面，我不知道为什么。
请看这里的数据框架。我希望author和year显示在下面的森林地块中，而不是“学习X"：
📷
见由此产生的森林地块：
📷
代码如下：
library("here") # detect root directory
library("tidyverse") # data science
library("robumeta")
library("metafor") # for
浏览 0提问于2022-02-01得票数 0
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增加R中metafor包输出的森林地块图形中的地块大小
r、figure、forestplot、metafor
我正在为多因素meta分析绘制一个总结森林图，并希望强调治疗方法(网络腿)之间的分类差异。虽然我喜欢metafor生成的干净的数字，但我希望能够增加用于绘制汇总效果和置信区间的空间，在不损失权重的情况下增加点的大小。 ? 如何增加绘图大小(即按比例“放大”汇总效应点和置信度区间)，使其在图形中心占据更多空间并更易于阅读？(这样做不会影响相邻的文本(注释和标签)，也不会消除权重。) 我使用了cex选项，它确实增加了绘图和汇总点的大小，但也增加了因子描述和数字注释的文本(Forest 1 cex = 1.55)。 ? 我还尝试通过psize (Forest 1 psize = 2)增加点
浏览 16提问于2019-04-18得票数 0
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