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我正在尝试在 R 中创建一个轮廓增强的漏斗图以进行荟萃分析。等高线增强漏斗图还显示了对应于不同 p 值的图区域（参见 Peters 等人，2008，等高线增强荟萃分析漏斗图有助于区分发表偏倚与其他不对称原因）。

我在网上找到了这个非常有用的元分析程序指南（https://bookdown.org/MathiasHarrer/Doing_Meta_Analysis_in_R/smallstudyeffects.html），建议使用以下代码来创建这样的图：

funnel(m.hksj, xlab="Hedges' g", 
       contour = c(.95,.975,.99),
       col.contour=c("darkblue","blue","lightblue"))+
legend(1.4, 0, c("p < 0.05", "p<0.025", "< 0.01"),bty = "n",
       fill=c("darkblue","blue","lightblue"))

执行此代码时，会生成绘图，但没有图例。该错误表示二元运算符有一个非数字参数。我还确保专门使用包中的funnel()函数meta，正如它在指南中所说的metafor那样，在我的环境中也是如此。有人知道如何解决这个问题并创造一个美好的传说吗？

另外，我尝试了包的创建者建议的以下代码metafor（http://www.metafor-project.org/doku.php/plots:contour_enhanced_funnel_plot）：

funnel(res, level=c(.90, .95, .99),shade=c("white", "gray55", "gray75"), refline=0, legend=TRUE)

关于这个level论点有很多警告，它甚至没有产生一个有效的漏斗图，更不用说一个图例了。在这种情况下，我假设这是由于我提交的不是 rma 对象，而是来自 meta 包的元对象。另一方面，它应该与上面的第一个代码一起工作，但事实并非如此。

感谢所有建议！

编辑：这是一个基于上述指南中提供的代码的示例

data = data.frame("Author" = c("Jones", "Goldman", "Townsend", "Martin", "Rose"),
                  "TE" = c(0.23, 0.56, 0.78, 0.23, 0.33),
                  "seTE" = c(0.324, 0.235, 0.394, 0.275, 0.348),
                  "subgroup" = c("one", "one", "two", "two", "three"))

m.data <- metagen(TE,
                  seTE,
                  data = data,
                  studlab = paste(Author),
                  comb.fixed = FALSE,
                  comb.random = TRUE,
                  method.tau = "SJ",
                  hakn = TRUE,
                  prediction = TRUE,
                  sm = "SMD")

funnel(m.data, xlab="Hedges' g", 
       contour = c(.95,.975,.99),
       col.contour=c("darkblue","blue","lightblue"))+
legend(1.4, 0, c("p < 0.05", "p<0.025", "< 0.01"),bty = "n",
       fill=c("darkblue","blue","lightblue"))
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由于加号，您会收到错误消息，并且图例未打印，因为坐标可能超出了绘图范围。

尝试删除加号并更改图例的坐标，如下所示：

funnel(m.data, xlab="Hedges' g", 
           contour = c(.95,.975,.99),
           col.contour=c("darkblue","blue","lightblue"))
legend("topright", c("p < 0.05", "p<0.025", "< 0.01"),bty = "n",
           fill=c("darkblue","blue","lightblue"))
于 2021-03-31T17:18:01.157 回答