consort
1.2.1
consort 의 목표는 무작위로 통제 된 임상 시험에서 참가자 할당에 대한 투명한보고를 위해 컨소시트 다이어그램을 쉽게 만들 수 있도록하는 것입니다. 이는 표준화 된 배치 데이터를 작성 하고이 데이터를 생성의 소스로 사용하여 표준 컨소시트 다이어그램을 사용하여 수행됩니다. 노드에 텍스트 레이블을 공급함으로써 인간의 노력도 달성 할 수 있습니다.
Cran의 컨소시트어 버전을 다음과 같이 설치할 수 있습니다.
install.packages ( "Consort")
그리고 GitHub의 개발 버전은 다음과 같습니다.
# install.packages ( "DevTools") DevTools :: install_github ( "adayim/consort")
이것은 주어진 주제 배치 데이터로 컨소시엄 생성 다이어그램을 해결하는 방법을 보여주는 기본 예입니다.
도서관 (컨소시트) ## 기본 예제 코드
set.seed (1001) n <-300trialno <- 샘플 (c (1000 : 2000), n) exc <-prep (na, n) exc [샘플 (1 : n, 15)] <- 샘플 (c (c (” 수집되지 않음 ","MRI가 수집되지 않음 ","기타 "), 15, Replace = T, Prob = C (0.4, 0.4, 0.2)) Arm <- rep (Na, N) Arm [is.na (Exc) ] <- 샘플 (c ( "conc", "seq"), sum (is.na (exc)), replace = t) fow1 <- rep (na, n) fow1 [! is.na (arm)] < - 샘플 (C ( "철수", "방해", "죽음", "기타", NA),
sum (! is.na (arm)), 교체 = t, prob = c (0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.8)) fow2 <- rep (na, n) fow2 [! is.na (arm) & is .na (fow1)] <- 샘플 (c ( "프로토콜 편차", "결과 누락", NA),
sum (! is.na (arm) & is.na (fow1)), replace = t,
prob = c (0.05, 0.05, 0.9)) df <- data.frame (Trialno, Exc, Arm, Fow1, Fow2)
헤드 (df)#> rivelno virc arm fow1 fow1 fow2#> 1 1086 <na> conc <na> <na>#> 2 1418 <na> seq <na> <na>#> 3 1502 <na> conc death <na >#> 4 1846 <na> conc <na> <na>#> 5 1303 <na> conc death <na>#> 6 1838 <na> seq <na> <na>out <-Consort_Plot (data = df, order = c (river inoublogy = "ustor ="ustor = "exc ="bexcluded ", arm ="무작위 환자 ", fow1 ="후속 조치 잃어버린 ", trialno ="완성 된 후속 조치 ", fow2 = "평가할 수 없음", trialno = "최종 분석"), side_box = c ( "exc", "fow1", "fow2"), 할당 = "arm", labels = c ( "1"= "Screenging", " 2 "="무작위 화 ","5 "="최종 "), cex = 0.6) 플롯 (out)
grid 플로팅이 그다지 이상적이지 않기 때문에 노드에 대한 COODINATES 계산은 쉬운 일이 아니며 최선을 다했습니다. 개선하고 싶다면 PR에 자유롭게하십시오. 또는 plot 에서 grViz = TRUE 설정하여 Graphviz 플롯을 생성 할 수 있습니다. 이것은 DiagrammeR 사용하여 플롯을 인쇄합니다. 플롯은 반짝이는 또는 HTML 출력에 이상적입니다.
플롯 (out, grviz = true)
또는이 Graphviz 플롯을 png 또는 pdf 에 저장하십시오
플롯 (g, grviz = true) |> diagrammersvg :: Export_svg () |>
Chartoraw () |> rsvg :: rsvg_pdf ( "svg_graph.pdf") 
