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利用R语言使用相关系数法进行meta分析

Meta分析常见的是连续变量和二分类,但是有些做meta分析的方法使得以前不能meta的文章能够meta起来,下面我就介绍这种相关系数法。
我们使用的是R语言进行的meta分析,在这个过程中基本全都是代码,但是你不要担心,只要你把表头改成跟我一样,直接复制粘贴代码就能搞定。
我们使用的R语言最新版本R version 3.6.1,下载地址https://www.r-project.org/。使用的镜像大陆的镜像,要是发现下载不流畅,选择另一个镜像,注意了,镜像选错,就下载不了了。
我们使用的Rstudio是从官网下载的最新版本,下载地址https://www.rstudio.com/
数据库的格式改为.csv格式,具体的修改方法自己百度,使用Excel就可以搞定。其实,.xls文件也能在R语言下运行,但是.csv文件更小,在R中运行效果更好,所以要尽量转变为.csv格式。
下面按照这个表格的数据进行讲解
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
我们使用菜单打开了,打开菜单顺序:file——import dateset——fromtest(readr)
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
导入后结果如下
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
接下来进行数据处理
执行代码:library(meta)
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
执行代码:datacor<-read_csv(“C:/Users/dell/Desktop/test.csv”)
结果如图所示
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
制作主图,执行代码:
> m<-metacor(studlab=study,r,n,data =datacor,sm =”zcor”,backtransf=FALSE)
> m
代码解释:“metacor()”命令中的相关参数为:r、n分别为相关系数和总样本量;data为指定数据集;sm为合并效应量的类型,可选的参数为“zcor”、“cor”分别表示Fisher’Z值相关系数转换和直接相关系数合并,除非样本量很大,否则都应该进行Fisher’Z值相关系数转换。
结果如图所示
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
绘制森林图,执行代码:forest(m,comb.fixed=FALSE)
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
制作漏斗图,执行代码:funnel(m,comb.fixed=FALSE)
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
亚组分析,执行代码:
> m<-metacor(studlab=study,r,n,data =datacor,sm =”zcor”,backtransf=FALSE, byvar=subgroup)
> m
就是在主图制作的代码上增加byvar=subgroup
结果如图(只截取了其中的一部分)
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
显示亚组图,执行代码:forest(m)
利用R语言使用相关系数法进行meta分析
还有敏感分析等,就不一一介绍了,如果你学会了这方法,很多不能meta的都能操作了,小伙伴,赶紧get这项技能!

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