आर में वन भूखंड कैसे बनाएं

एक ही प्लॉट में कई अध्ययनों के परिणामों को देखने के लिए मेटा-विश्लेषण में एक वन प्लॉट (जिसे कभी-कभी “ब्लॉबोग्राम” भी कहा जाता है) का उपयोग किया जाता है।

चाय

इस प्रकार का प्लॉट एक ही समय में कई अध्ययनों के परिणामों को देखने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि आर में वन प्लॉट कैसे बनाया जाए।

उदाहरण: आर में वन भूखंड

आर में एक वन प्लॉट बनाने के लिए, हमें सबसे पहले एक डेटा फ्रेम बनाना होगा जिसमें प्रभाव आकार (या रुचि के अन्य मूल्य) और प्रत्येक अध्ययन के लिए ऊपरी और निचले आत्मविश्वास अंतराल शामिल हों:

 #create data
df <- data. frame (study=c('S1', 'S2', 'S3', 'S4', 'S5', 'S6', 'S7'),
                 index=1:7,
                 effect=c(-.4, -.25, -.1, .1, .15, .2, .3),
                 lower=c(-.43, -.29, -.17, -.02, .04, .17, .27),
                 upper=c(-.37, -.21, -.03, .22, .24, .23, .33))

#view data
head(df)

  study index effect lower upper
1 S1 1 -0.40 -0.43 -0.37
2 S2 2 -0.25 -0.29 -0.21
3 S3 3 -0.10 -0.17 -0.03
4 S4 4 0.10 -0.02 0.22
5 S5 5 0.15 0.04 0.24
6 S6 6 0.20 0.17 0.23
7 S7 7 0.30 0.27 0.33

इसके बाद, हम निम्नलिखित फ़ॉरेस्ट प्लॉट बनाने के लिए ggplot2 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पैकेज के फ़ंक्शंस का उपयोग कर सकते हैं:

 #load ggplot2
library (ggplot2)

#create forest plot
ggplot(data=df, aes (y=index, x=effect, xmin=lower, xmax=upper)) +
  geom_point() + 
  geom_errorbarh(height= .1 ) +
  scale_y_continuous(name = "", breaks=1: nrow (df), labels=df$study) 

x-अक्ष प्रत्येक अध्ययन के लिए प्रभाव आकार प्रदर्शित करता है और y-अक्ष प्रत्येक अध्ययन का नाम प्रदर्शित करता है।

ग्राफ़ में बिंदु प्रत्येक अध्ययन के लिए प्रभाव आकार प्रदर्शित करते हैं और त्रुटि पट्टियाँ विश्वास अंतराल की सीमाएँ दर्शाती हैं।

ध्यान दें कि चार्ट को बेहतर दिखाने के लिए हम एक शीर्षक भी जोड़ सकते हैं, अक्ष लेबल बदल सकते हैं, और शून्य के प्रभाव आकार के साथ एक लंबवत रेखा जोड़ सकते हैं:

 #load ggplot2
library (ggplot2)

#create forest plot
ggplot(data=df, aes (y=index, x=effect, xmin=lower, xmax=upper)) +
  geom_point() + 
  geom_errorbarh(height= .1 ) +
  scale_y_continuous(breaks=1: nrow (df), labels=df$study) +
  labs(title=' Effect Size by Study ', x=' Effect Size ', y = ' Study ') +
  geom_vline(xintercept=0, color=' black ', linetype=' dashed ', alpha= .5 ) +
  theme_minimal() 

बेझिझक कथानक की विषय-वस्तु को बदलें ताकि वह आपकी इच्छानुसार दिखे। उदाहरण के लिए, हम और भी अधिक क्लासिक उपस्थिति के लिए थीम_क्लासिक() का भी उपयोग कर सकते हैं:

 #load ggplot2
library (ggplot2)

#create forest plot
ggplot(data=df, aes (y=index, x=effect, xmin=lower, xmax=upper)) +
  geom_point() + 
  geom_errorbarh(height= .1 ) +
  scale_y_continuous(breaks=1: nrow (df), labels=df$study) +
  labs(title=' Effect Size by Study ', x=' Effect Size ', y = ' Study ') +
  geom_vline(xintercept=0, color=' black ', linetype=' dashed ', alpha= .5 ) +
  theme_classic() 

अतिरिक्त संसाधन

एक्सेल में फॉरेस्ट प्लॉट कैसे बनाएं
सर्वोत्तम ggplot2 थीम के लिए एक संपूर्ण मार्गदर्शिका