Visualización alternativa al diagrama de bosque para un gran conjunto de datos de tamaños de efecto en R

Question

Tengo un conjunto de datos de ~700 estudios con variables de respuesta. Actualmente para ver un gráfico de bosque de los datos se ve como .

Si utilizo el bosque (dat$yi[1:100], dat$vi[1:100]) Me sale .

Creo que la segunda salida se ve muy bien, hay una oportunidad de visualizar el efecto, pero esto se pierde si uso el conjunto de datos completo.

¿Algún consejo de los cerebros sobre formas alternativas de mostrar esta información de forma digerible sin sacrificar las muestras?

Answer 1

Esta pregunta plantea la cuestión de por qué utilizamos parcelas forestales. ¿Qué nos dicen? En general, muestran (a) la identidad del estudio, (b) la estimación correspondiente, (c) la precisión de esa estimación, y (d) opcionalmente, utilizando el orden vertical, el efecto de un moderador propuesto.

Si estamos dispuestos a sacrificar la identidad, podemos trazar la estimación frente a la precisión con la elección de los símbolos que representan los valores de un moderador categórico, si lo hay. Esto se suele llamar gráfico de embudo y tiene la ventaja de que será familiar para el lector. Hacer esto para un moderador continuo no es viable, por lo que habría que sacrificarlo. En el caso de un gran número de estudios, se produciría un exceso de impresión, por lo que lo mejor sería utilizar símbolos huecos o incluso utilizar un binning hexagonal.

Si tenemos un moderador continuo, podríamos trazar las estimaciones contra el valor del moderador con el tamaño de los símbolos proporcional a la precisión de las estimaciones. Una vez más, los símbolos huecos son los que mejor funcionan en este caso y el binning hexagonal no sería una respuesta.

Si lo que se desea es detectar estudios que puedan diferir de alguna manera de los demás, el cálculo de un diagnóstico adecuado, tal vez una estadística de exclusión, y su uso como moderador permitiría distinguir los estudios influyentes o anómalos más fácilmente que el gráfico forestal estándar.