Размер участка лесного участка

Question

В документации библиотеки metafor указано, что если неопределенный аргумент psize не указан, размеры точек рисуются пропорционально точности оценок. Насколько я знаю, точность является обратной дисперсией.

1. Как библиотека metafor вычисляет размер точки из доверительного интервала?

2. Как увеличить размер точки? cex также влияет на размер текста.

пример

library(metafor) 
model_data <- read.table(dec = ",", text=" 
              OR  lower  upper 
         age    0,9678479 0,9326182 1,002493 
         sex    1,0679667 0,4987457 2,280504 
         ApacheeII  0,9288701 0,8728417 0,984529", 
         header=T) 

forest(x=model_data$OR, 
     ci.lb=model_data$lower, 
     ci.ub=model_data$upper, 
     annotate=TRUE, 
     cex=1.2, 
     at=seq(0,6,1), 
     refline=1, 
     digits=c(3,1), 
     xlim=c(-1,2), 
     xlab="OR", 
     slab=rownames(model_data)) 

Answer 1

Что касается 1:

Соответствующая строка кода в forest.default() является:

vi <- ((ci.ub - ci.lb)/(2*qnorm(alpha/2, lower.tail=FALSE)))^2 

Таким образом, функция предполагает, что вы снабжающих границы симметричного доверительного интервала Вальдти (CI) t o функция, а затем обратно - вычисляет дисперсию на основе этого. Это было бы подходящим для коэффициентов логарифмических коэффициентов и соответствующих границ CI на шкале журнала, но вы, по-видимому, непосредственно применяете ограничения OR и CI на необработанном масштабе к функции. Тогда это имеет меньшее значение. Обычно CI для коэффициентов шансов на самом деле сначала вычисляются по шкале журнала (и затем экспоненциально). Это также, как представляется, в случае этих данных:

round(with(model_data, log(upper) - log(OR)), 2) 
round(with(model_data, log(OR) - log(lower)), 2) 

Это показывает, что на логарифмической шкале, границы CI симметричны (вокруг бревна (OR)). Таким образом, эти CI-границы являются очень вероятными CI-типами Wald-типа на шкале журнала. Таким образом, было бы больше смысла, чтобы сделать это:

dat <- log(model_data) 

forest(x=dat$OR, ci.lb=dat$lower, ci.ub=dat$upper, 
     annotate=TRUE, cex=1.2, at=seq(-2,2,1), digits=c(3,1), 
     xlim=c(-5,7), xlab="OR", slab=rownames(dat), atransf=exp) 

Так, журнал питания (OR) и соответствующие CI границы к функции и затем использовать atransf аргумент для обратного преобразования. По сути, это ставит ось x в логарифмическую шкалу.

Что касается 2:

Вы должны вычислить точку размеры самостоятельно, а затем поставить их в функцию через psize аргумента.

Answer 2

Благодарим за помощь!

С вашими подсказками и исходный код функции я, наконец, удалось дать фактор в одиночку кегля:

library(metafor) 
model_data <- read.table(dec = ",", text=" 
              OR  lower  upper 
         age    0,9678479 0,9326182 1,002493 
         sex    1,0679667 0,4987457 2,280504 
         ApacheeII  0,9288701 0,8728417 0,984529", 
         header=T) 

dat <- log(model_data) 
ci.lb = dat$lower 
ci.ub = dat$upper 

#taken from forest.default source code 
level = 95 
alpha <- ifelse(level > 1, (100 - level)/100, 1 - level) 
vi <- ((ci.ub - ci.lb)/(2 * qnorm(alpha/2, lower.tail = FALSE)))^2 
wi <- 1/sqrt(vi) 
psize <- wi/sum(wi, na.rm = TRUE) 
psize <- (psize - min(psize, na.rm = TRUE))/(max(psize, 
               na.rm = TRUE) - min(psize, na.rm = TRUE)) 
psize <- (psize * 1) + 0.5 

forest(x=dat$OR, 
     ci.lb = ci.lb, 
     ci.ub = ci.ub, 
     cex = 1.5, 
     annotate=FALSE, 
     at=seq(-1,1,1), 
     xlim=c(-1.1,1.1), 
     xlab="OR", 
     slab=rownames(dat), 
     psize=psize*.7, 
     atransf=exp 
)