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以下是关于体育促进干预措施有效性的假设荟萃分析的一些示例数据,我想为其创建森林图:
example.df = data.frame(Author = c("McAuliffe et al.", "Palen et al.", "Manning et al.", "Richters et al.", "Grello et al.","Mpofu et al.", "Kuo & St Lawrence", "Langstrom & Hanson", "Ompad et al.", "Abdullah et al.","Yan", "Peltzer & Pengpid", "Lo & Wei", "Haggstrom-Nordin et al.", "Mwaba & Naidoo", "Hughes et al.","Lydie et al.", "Zimmer-Gembeck et al.", "Babalola", "Garos et al.", "Pinkerton et al."),
Sport = c("Basketball", "Basketball", "Baseball", "Dance", "Baseball", "Dance", "Wrestling","Wrestling", "Dance", "Baseball", "Wrestling", "Dance", "Swimming", "Swimming","Basketball", "Basketball", "Basketball", "Basketball", "Basketball", "Swimming", "Wrestling"),
Gender = c("Male", "Female", "Male", "Male", "Female", "Male", "Male", "Male", "Male", "Female","Female", "Male", "Female", "Female", "Female", "Male", "Female", "Female", "Female", "Male", "Female"),
d = c(-0.12, 0.53, 0.11, 0.02, 0.32, 0.04, 0.03,0.04,0.26, 0.76, 1.11, 0.34, 0.77, 1.19, 0.59, 0.15, 0.30, 0.81, 0.12, 0.11, 1.01),
d_SE = c(.10, .04, .06, .01, .11, .08, .08, .04, .05, .05, .14, .07, .05, .08, .19, .16, .07, .16, .06, .18, .15))
p<-ggplot(example.df, aes(x=Author, y=d, ymin=d-1.96*d_SE, ymax=d+1.96*d_SE,shape=Gender))+
geom_pointrange() +
coord_flip()+
scale_y_continuous(limits=c(-2,2),breaks=c(-2,-1.5,-1,-0.5,0,.5,1,1.5,2))+
geom_hline(yintercept=0, color="grey60",linetype="dashed")+
theme_bw()+
theme(panel.grid.major.x=element_blank(),panel.grid.minor.x=element_blank(),panel.grid.major.y=element_line(color="grey60",linetype="dashed"))+
facet_grid(Sport ~ ., scales="free_y")
p
scales="free_y"
facet_grid
的组件layer 将确保每个方面都有一个唯一的作者轴(我也尝试过
scales="free_x"
,考虑到倒置的轴),但这并没有达到预期的效果。
最佳答案
安德里是对的,在那 coord_flip()
似乎是问题的根源。但是,森林图格式的约定是在 y 轴上显示作者姓名,因此我想找到一种仍然可以满足此格式要求的方法。
post 中接受的答案Gregor 的评论实际上解决了我的问题;唯一需要的改变是我必须计算置信区间的上限/下限值的列。
所以现在有了更新的数据框:
example.df = data.frame(Author = c("McAuliffe et al.", "Palen et al.", "Manning et al.", "Richters et al.", "Grello et al.","Mpofu et al.", "Kuo & St Lawrence", "Langstrom & Hanson", "Ompad et al.", "Abdullah et al.","Yan", "Peltzer & Pengpid", "Lo & Wei", "Haggstrom-Nordin et al.", "Mwaba & Naidoo", "Hughes et al.","Lydie et al.", "Zimmer-Gembeck et al.", "Babalola", "Garos et al.", "Pinkerton et al."),
Sport = c("Basketball", "Basketball", "Baseball", "Dance", "Baseball", "Dance", "Wrestling","Wrestling", "Dance", "Baseball", "Wrestling", "Dance", "Swimming", "Swimming","Basketball", "Basketball", "Basketball", "Basketball", "Basketball", "Swimming", "Wrestling"),
Gender = c("Male", "Female", "Male", "Male", "Female", "Male", "Male", "Male", "Male", "Female","Female", "Male", "Female", "Female", "Female", "Male", "Female", "Female", "Female", "Male", "Female"),
d = c(-0.12, 0.53, 0.11, 0.02, 0.32, 0.04, 0.03,0.04,0.26, 0.76, 1.11, 0.34, 0.77, 1.19, 0.59, 0.15, 0.30, 0.81, 0.12, 0.11, 1.01),
d_SE = c(.10, .04, .06, .01, .11, .08, .08, .04, .05, .05, .14, .07, .05, .08, .19, .16, .07, .16, .06, .18, .15),
ci.low = c(-.30, .45, .00, -.01, .11, -.12, -.14, -.04, .16, .66, .84, .19, .68, 1.03, .22, -.17, .17, .50, .00, -.23, .72),
ci.high = c(.07, .62, .22, .05, .53, .20, .19, .11, .36, .87, 1.38, .47, .86, 1.35, .97,.47, .43, 1.11, .24, .46, 1.30))
#reorder Author based on value of d, so effect sizes can be plotted in descending order
example.df$Author<-reorder(example.df$Author, example.df$d, FUN=mean)
coord_flip()
用法):
p <- ggplot(example.df, aes(y = Author, x = d, xmin = ci.low, xmax = ci.high, shape=Gender)) +
geom_point() +
geom_errorbarh(height = .1) +
scale_x_continuous(limits=c(-2,2),breaks=c(-2,-1.5,-1,-0.5,0,.5,1,1.5,2))+
geom_vline(xintercept=0, color="grey60",linetype="dashed")+
facet_grid(Sport ~ ., scales = "free", space = "free") +
theme_bw() +
theme(strip.text.y = element_text(angle = 0))
p
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