在《Meta预测踩坑集》里，向他们撷取了采用RevMan展开基本上的Meta预测历史文献偏转信用风险图是怎样制做的。在许多历史文献里，他们看见的米赖县信用风险图都长这种：
但也有的是历史文献偏转信用风险图长这种：
那那些譬如，看起来就不通常的米赖县信用风险图要怎么做呢？只不过借助R词汇比较简单，两步就能同时实现！
一、后期预备组织工作
具体来说，你须要制做两个历史文献米赖县信用风险表单，在excel里重新整理好统计数据：
关上RStudio，加装robvis包，标识符如下：
install.packages(“robvis”)library(“robvis”)
加装好后步入下一步棋。
二、聚合信用风险图
引入统计数据：
setwd(“D:/data”)#增设组织工作方向shuju <- read.csv(“D:/data/tjzg.csv”)#引入统计数据表单
当中标点符号包覆部份为文档方向，依照他们文档具体位置展开更动方可。
shuju 为表达式的cp，可随便更动，为方便快捷认知，布季谢了统计数据的罗马字来表达式。
简而言之表达式，你能认知为在后的处置中shuju就代表者了整座表单的大部份文本，初始化shuju表达式，即代表者用表单中的统计数据来做处置。
制做归纳图：
robsummary(data = shuju, tool =”ROB1″,overall = TRUE,weighted = FALSE, colour = c(“#194d6f”,”#ff8f36″,”#7dceb2″))
表达式robsummary()有几个模块须要增设：
data为他们须要采用的统计数据；tool为采用的米赖县信用风险评价工具；overall为增设是否在图形中包括总体米赖县信用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采用权重的选项，默认为是。colour为指定图形颜色，可更动任意三种你想要的配色。#194d6f 格式文本，为颜色值，可通过配色网站获得。
制做trafficlight图：
robtrafficlight(data = shuju, tool =”ROB1″,colour = c(“#194d6f”,”#ff8f36″,”#7dceb2″),psize =10)
表达式robtrafficlight()有两个模块须要增设：
data为他们须要采用的统计数据；tool为采用的米赖县信用风险评价工具；colour为指定图形颜色，可更动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，调整图片大小方可：
最终导出后效果图：
怎么样，R词汇也没有那么难嘛！初始化现成的包，更动统计数据，出图，导出方可~
用R词汇做Meta预测，不仅能拥有强大的统计数据预测功能，还能获得无可比拟的灵活绘图体验，堪称科研之友。虽然要基于标识符展开操作，但是大部份标识符表达式基本上上都是现成的，引入统计数据，简单修改模块方可完成！根本没有那么难！
