R语言单组率meta分析漏斗图代码z

在R语言中进行单组率meta分析并创建漏斗图，通常会用到`metafor`包，这是一个专门用于元分析的工具。这里是一个简单的示例，假设你已经安装了`metafor`库：

# 首先，加载必要的包
library(metafor)

# 假设你的数据存储在一个data.frame中，其中包含两个变量：
# 'effect_size'代表每个研究的效果大小（比如OR值）
# 'se' 或 'ci.lb', 'ci.ub'代表效果估计的标准误差或置信区间
your_data <- data.frame(
  effect_size = c(…), # 填入具体研究结果
  se           = c(…), # 研究标准误差
  ci_lb        = c(…), # 上下限的下界
  ci_ub        = c(…)) # 上下限的上界

# 使用metaprop函数进行单组率meta分析
meta_obj <- rma.uni(your_data$effect_size, sei = your_data$se, data = your_data)

# 计算CI and CI limits for the overall effect size
overall_effect <- coef(meta_obj)
confint(meta_obj)

# 创建漏斗图
funnel(meta_obj, xlab = "标准化效应", ylab = "每个研究的样本量", 
       xlim = c(-2, 2), ylim = c(min(your_data$n), max(your_data$n))) 

# 这里'n'是从your_data中抽取的样本量列名，如果没有请替换为你实际的数据列名

注意：你需要将上述代码中的省略号部分替换为你的具体数据，并根据需要调整图表的x轴、y轴范围和标题。