मेटाफोर: जंगल साजिश में अध्ययन छोड़ना - आर, साजिश, आंकड़े, मेटाफोर

मैं कुछ अध्ययनों को एक वन भूखंड से भारी मानक त्रुटियों के साथ छोड़ना चाहता हूं क्योंकि वे इसकी व्याख्या को कठिन बनाते हैं। लेकिन मैं अनुमान नहीं बदलना चाहता हूं। एक खिलौना उदाहरण के नीचे:

### load BCG vaccine data
data(dat.bcg)

### meta-analysis of the log relative risks using a random-effects model
res <- rma(measure="RR", ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat.bcg,
slab=paste(author, year, sep=", "))

### Let"s say I want to omit the first study, the rows argument doesn"t work as expected
forest(res, rows = c(2:13))

Error in forest.rma(res, rows = c(2:13)) :
Number of outcomes does not correspond to the length of the "rows" argument.

कोई विचार?

उत्तर:

आप के साथ वन प्लॉट का निर्माण कर सकते हैं forest()समारोह में अनुमानों और इसी नमूने के परिवर्तन को पारित करना। का उपयोग करते हुए subset तर्क, आप उन अध्ययनों को छोड़ सकते हैं जिन्हें आप कथानक में शामिल नहीं करना चाहते हैं। फिर मॉडल पर आधारित सारांश अनुमान (पूर्ण डेटासेट का उपयोग करके) के साथ भूखंड में जोड़ें addpoly()। खिलौना उदाहरण का उपयोग करना:

### load BCG vaccine data
data(dat.bcg)

### load BCG vaccine data
data(dat.bcg)

### calculate log relative risks and corresponding sampling variances
dat <- escalc(measure="RR", ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg,
data=dat.bcg, slab=paste(author, year, sep=", "))

### meta-analysis of the log relative risks using a random-effects model
res <- rma(yi, vi, data=dat)
res

### forest plot of all studies
forest(dat$yi, dat$vi, ylim=c(-1.5,16))
addpoly(res, row=-1)
abline(h=0)

### forest plot omitting 1st study
forest(dat$yi, dat$vi, ylim=c(-1.5,15), subset=-1)
addpoly(res, row=-1)
abline(h=0)