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我估计了 6 种污染物在 4 个滞后期内对应的 95% CI 的优势比。如何创建类似于 R 中附图的垂直图?下图是在SPSS中创建的。
生成该图的示例数据如下:
lag pollut or lcl ucl
0 CO 0.97 0.90 1.06
0 PM10 1.00 0.91 1.09
0 NO 0.97 0.92 1.02
0 NO2 1.01 0.89 1.15
0 SO2 0.97 0.85 1.11
0 Ozone 1.00 0.87 1.15
1 CO 1.03 0.95 1.10
1 PM10 0.93 0.86 1.01
1 NO 1.01 0.97 1.06
1 NO2 1.08 0.97 1.20
1 SO2 0.94 0.84 1.04
1 Ozone 0.94 0.84 1.04
2 CO 1.09 1.02 1.16
2 PM10 1.04 0.96 1.13
2 NO 1.04 1.00 1.08
2 NO2 1.07 0.96 1.18
2 SO2 1.05 0.95 1.17
2 Ozone 0.93 0.84 1.03
3 CO 0.98 0.91 1.06
3 PM10 1.14 1.05 1.24
3 NO 0.99 0.95 1.04
3 NO2 1.01 0.91 1.12
3 SO2 1.11 1.00 1.23
3 Ozone 1.00 0.90 1.11
最佳答案
假设您的数据在 datf
...
我会先把它按你想要的顺序排序。
datf <- datf[order(datf$pollut, datf$lag), ]
datfPlusNA <- lapply(split(datf, datf$pollut), function(x) rbind(NA, x, NA))
datf <- do.call(rbind, datfPlusNA)
nr <- nrow(datf) # find out how many rows all together
with(datf, {# this allows entering your commands more succinctly
# first you could set up the plot so you can select the order of drawing
plot(1:nr, or, ylim = c(0.8, 1.3), type = 'n', xaxt = 'n', xlab = '', ylab = 'Odds Ratio and 95% CI', frame.plot = TRUE, panel.first = grid(nx = NA, ny = NULL))
# arrows(1:nr, lcl, 1:nr, ucl, length = 0.02, angle = 90, code = 3, col = factor(lag))
# you could use arrows above but you don't want ends so segments is easier
segments(1:nr, lcl, 1:nr, ucl, col = factor(lag))
# add your points
points(1:nr, or, pch = 19, cex = 0.6)
xLabels <- na.omit(unique(pollut))
axis(1, seq(4, 34, by = 6) - 0.5, xLabels)
})
abline(h = 1.0)
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