Funnel Plot

[metapsy]

Liebe Community,

ich hab folgendes Problem. Ich habe einen Datensatz mit einer Variablen Versuchspersonenanzahl (ni) und einer Variablen Effekstärke (Effekt). Mein Ziel ist es aus beiden einen funnel Plot zu erstellen, also mit Effekstärke auf der x-Achse und Versuchspersonenanzahl auf der y-Achse (Ich weiß, es ist üblich den Standardfehler zu nehmen, in meinem Fall bietet sich diese Möglichkeit leider nicht an). Aus dem package ('metafor') wird mir die Funktion funnel angeboten, welche anscheinend auch mit der Versuchspersonenzahl den funnel erstellen kann. Da ich mich leider nicht sehr gut mit R auskenne, bin ich dann hier an meine Grenzen gestoßen:

funnel(MCJ, yaxis = 'ni', main = 'Effekt') #MCJ = dataframe , ni = Variable für Versuchspersonenanzahl und Effekt = Effektstärke

Error in funnel.default(MCJ, yaxis = "ni", main = "Effekt") :
No sample size information available.

Ab hier bin ich mit meinem Latein am Ende. a) Ist diese Funktion überhaupt die richtige, für das, was ich will?
b) Wie kann ich denn R sagen, was meine "sample size" ist?

Vielleicht gibt es jemanden der einen Code parat hat, womit es klappen könnte

Liebe Grüße und danke im voraus
Metapsy

[EDi]

Hallo und willkommen metapsy!

Vielleicht gibt es jemanden der einen Code parat hat, womit es klappen könnte

Bitte erstellen zukünftig ein reproduzierbares Beispiel, damit wir spezifisch auf dein Problem antworten können und nicht irgendwelche Annahmen machen müssen die eventuell auf dich gar nicht zutreffen.

Hier ein Beispiel, das das machen sollte was du willst. Bitte studiere jede Zeile einzeln und passe den Code an deine Gegebenheiten an.
Bei Problemen die durch fehlenden reproduzierbare Beispiel und der Anpassung an deinen Daten enstehen kann ich leider nicht helfen.

Code: Alles auswählen

library(metafor)

### some data
data("dat.bcg")
# see 
?dat.bcg
# for more information

### calculate log relative risks and corresponding sampling variances
dat <- escalc(measure="RR", ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat.bcg)
dat$yi # is the effect size # vi are the sampling variances

### calculate total number of cases
dat$no <- dat$tpos + dat$tneg + dat$cpos + dat$cneg

# funnelplot
# x = effect size, vi = sampling variance, ni = sample sizes, yaxis = show sample size on y
funnel(x = dat$yi, vi = dat$vi, ni = dat$no, yaxis = 'ni')

Oder kurz gesagt:
Du musst funnel() auch sagen welche Spalten die sample sizes enthällt ('ni = ' Argument).
Die effectsizes muss man nicht mit escalc berechnen (hab ich bisher immer selbst händisch gemacht, hab hier nur das Beispiel aus ?funnel geklaut).