consort

配偶

consort的目的是使创建与随机，对照临床试验中参与者分配的透明报告的配偶图变得容易。这是通过创建标准化的性格数据，并将此数据作为创建标准配偶图的来源来完成的。通过在节点上提供文本标签的人类努力也可以实现。

安装

您可以从Cran中安装发布的Consort版本：

 install.packages（“ consort”）

以及Github的开发版本，

 ＃install.packages（“ devtools”）devtools :: install_github（“ adayim/consort”）

例子

这是一个基本示例，它向您展示了如何使用给定主题处置数据求解创建配偶图：

库（配偶）##基本示例代码

set.seed（1001）n <-300trialno < - 样本（c（1000：2000），n）exc < -  rep（na，n）exc [sample（1：n，15）] < -  sample（c（c）未收集的样品，“未收集的MRI”，“其他”），15，替换= t，prob = c（0.4，0.4，0.2））ARM <-Rep（na，n）ARM [IS.NA（EXC） ] <-sample（c（“ conc”，“ seq”），sum（is.na（exc）），替换= t）fow1 < -  rep（na，n）fow1 [！is.na（arm）] < - 样本（C（“撤回”，“停止”，“死亡”，“其他”，NA），
                            sum（！is.na（arm）），替换= t，prob = c（0.05、0.05、0.05、0.05、0.8））fOW2 < -  rep（na，n）fow2 [！is.na（arm）＆is 。
                                          sum（！is.na（arm）＆is.na（fow1）），替换= t，
                                           prob = c（0.05，0.05，0.9））df <-data.frame（axec，amm，fow1，fow2）
头（df）＃> trialno exc arm fow1 fow2＃> 1 1086 <na> conc <na> <a> <na>>＃> 2 1418 <na> seq <a> <a> <a>＃> 3 1502 <a> conc <na <na <na >＃> 4 1846 <a> conc <a> <a>>＃> 5 1303 <a> conc death <a>＃> 6 1838 <a> seq <a> <a> <a> <a>

 out <-consort_plot（data = df，order = c（afterno =“ supers”，exc =“排除”，arm =“随机患者”，fow1 =“丢失后续”，triperno =“完成后续后续”，fow2 =“不可评估”，trialno =“最终分析”），side_box = c（“ exc”，“ fow1”，“ fow2”），分配=“ arm”，labels = c（“ 1” =“筛选”，“” 2“ =“随机化”，“ 5” =“ final”），cex = 0.6）

绘图（OUT） 

由于grid绘制不是非常理想的，因此节点的凝聚力的计算并不容易，并且尽了最大的努力。如果您想改进，请随时进行公关。或者，您可以通过在plot中设置grViz = TRUE来产生Graphviz图。这将使用DiagrammeR打印剧情。该图是闪亮或HTML输出的理想选择。

情节（out，grviz = true） 

或将此Graphviz图保存到png或pdf

绘图（g，grviz = true）|> diagrammersvg :: export_svg（）|>
     ChartOraw（）|> rsvg :: rsvg_pdf（“ svg_graph.pdf”）