タグ付けされた質問 「funnel-plot」

タイトルとして、私はこのようなものを描く必要があります： ggplot、またはggplotが機能しない場合は他のパッケージを使用して、このようなものを描画できますか？

12 r  data-visualization  ggplot2  funnel-plot 

メタ分析を提出する前に、ファネルプロットを作成して、異質性とパブリケーションのバイアスをテストします。-1から+1までの値を取る、プールされた効果サイズと各研究からの効果サイズがあります。各研究の患者とコントロールのサンプルサイズn1、n2があります。標準誤差（SE）を計算できないため、エッガーの回帰を実行できません。縦軸にSEまたはprecision = 1 / SEを使用できません。 ご質問 横軸の効果サイズと縦軸の合計サンプルサイズn（n = n1 + n2）を使用してファンネルプロットを作成できますか？ そのようなファンネルプロットはどのように解釈されるべきですか？ いくつかの公開された論文は、縦軸に合計サンプルサイズを指定したこのようなファンネルプロットを示しました（公開されたPMID：10990474、10456970）。また、ウィキペディアのファンネルプロットwikiもこれに同意しています。しかし、最も重要なのは、BMJ 1999に関するMathhias Eggerの論文（PubMed PMID：9451274）がそのようなファンネルプロットを示しており、SEがなく、縦軸にサンプルサイズしかないことです。 さらに質問を 標準誤差が不明な場合、そのようなプロットは受け入れられますか？ 垂直軸索にSEまたはpresicion = 1 / SEを設定した従来のファンネルプロットと同じですか？ その解釈は異なりますか？ 正三角形を作成するには、どのように線を設定すればよいですか？

10 meta-analysis  sample-size  standard-error  funnel-plot  publication-bias 

複数の結果を持ついくつかの記事を含むマルチレベルのメタ分析を行っています。そのため、rma.mv()関数を使用しています。コード例： test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) 2つの質問があります。 私は以前に読んクエリ使用している場合があることrma.mv()、ranktest()ファンネルプロットの非対称性の信頼性テストではありません。ただし、サンプル分散がモデレーターとして元のモデルに追加された場合、このモデルはエッガーの検定に似ています。 test.egger = rma.mv(yi,vi, mod = vi, random = ~1|ID, data = data) このコードはそのガイダンスの正しい解釈ですか？また、ファンネルプロットも（多かれ少なかれ）rma.mv()モデルのツールとして役に立たないのですか？ また、モデルの結果の感度を評価するためにleave1out()もtrimfill()機能しませんrma.mv()。rma.mv()Rの熟練した理解を必要としないモデルで現在利用可能な他の感度分析ツールはありますか？

9 meta-analysis  sensitivity-analysis  publication-bias  funnel-plot 

セグメント化されたマーケティング目標到達プロセスを提示するMozのこの投稿を見ました。 この種のことは私の仕事にかなりの価値があるでしょう。このようなセグメント化された目標到達プロセスを表示するために、生データを視覚化する方法はわかりません。考えは、セールスリードはさまざまなソース（データの分割に使用）から来ており、取引に変換するまでにいくつかの段階を経ることです。各ステージから別のステージへのドロップオフ。各スライスの幅は、それぞれのリードの絶対数によって決まります。[ 編集：参照用にここで使用されている画像は、各スライスの右側に指定されている数値に関して誤解を招くものであることに注意してください。スライスの幅と数の間に関係はないようです。画像は、セグメント化されたファネルのデザインへの参照としてのみ取られるべきです。 とにかく、それを視覚化する方法はありますか？可能であれば、Pythonでこれを行う方法が欲しいです。 これは、誰かが必要な場合のダミーデータを含むGoogleドキュメントです... あなたの洞察を楽しみにしています。ありがとう！

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