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由于每项研究都包含多个效应量,我正在使用稳健方差估计 (RVE) 技术进行荟萃分析。在我的例子中,效果大小是 r(线性关联)。经过广泛的在线研究,我决定使用R中的robumeta包和robu函数来计算所有研究的总体效果大小。下面是我在 R 中的主要模型和数据结构。

`run.average <- robu(formula = Correlation ~ 1,
          var.eff.size = Varience, 
          data = d2, 
          studynum = ID, 
          modelweights = "CORR")` 

这就是我的数据在 R 中的样子

我的目标是创建一个森林图来显示每项研究的加权平均效应大小因此,每项研究只有一个效应大小)。

据我所知,forest.robu()可以绘制每个效果大小,但是,这不是我需要的。使用诸如forest()之类的其他函数可能不适用于 RVE 模型。

因此,我想知道是否有任何解决方案可以为每项研究的加权平均效应大小创建森林图。

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