一、前期准备工作

首先，你需要制作一个文献偏倚风险表格，在excel里整理好数据：

打开RStudio，安装robvis包，代码如下：

install.packages("robvis")
library("robvis")

安装好后进入下一步。

二、生成风险图

导入数据：

setwd("D:/data")   #设置工作路径
shuju <- read.csv("D:/data/tjzg.csv")  #导入数据表格

其中引号包裹部分为文件路径，根据自己文件所在位置进行更改即可。

shuju为赋值的变量名，可随意更改，为方便理解，我用了数据的拼音来赋值。

所谓赋值，你可以理解为在之后的处理中shuju就代表了整个表格的所有内容，调用shuju变量，即代表用表格中的数据来做处理。

制作总结图：

rob_summary(data = shuju, tool = "ROB1",overall = TRUE,weighted = FALSE, colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"))

函数rob_summary()有几个参数需要设置：

data为我们需要使用的数据；
tool为使用的偏倚风险评价工具；
overall为设置是否在图形中包括总体偏倚风险的条形图的选项，默认为否。
weighted为指定是否应在条形图中使用权重的选项，默认为是。
colour为指定图形颜色，可更改任意三种你想要的配色。#194d6f 格式内容，为颜色值，可通过配色网站获得。

制作traffic_light图：

rob_traffic_light(data = shuju, tool = "ROB1",colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"),psize = 10)

函数rob_traffic_light()有几个参数需要设置：

data为我们需要使用的数据；
tool为使用的偏倚风险评价工具；
colour为指定图形颜色，可更改任意三种你想要的配色。
psize为圆圈的大小，默认为20。

三、结束·导出图片

点击导出，调整图片大小即可：

最终导出后效果图：

怎么样，R语言也没有那么难嘛！调用现成的包，更改数据，出图，导出即可~

用R语言做Meta分析，不仅可以拥有强大的数据分析功能，还能获得无可比拟的灵活绘图体验。虽然要基于代码进行操作，但是所有代码函数基本上都是现成的，导入数据，简单修改参数即可完成！根本没有那么难！

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