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。
clubSandwich
包能够处理不同研究间方差不一致的情况。clubSandwich
提供了稳健的标准误估计。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)
通过上述代码,你可以创建一个具有稳健估计的森林图,从而更准确地展示荟萃分析的结果。
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