将多项研究的研究均值绘制为散点图，点大小与研究样本量相对应
Plot study means of multiple studies as scatterplot with point size corresponding to the study sample size
我对来自 26 个地点的随机对照试验数据进行了聚类，其中 11 个接受治疗，15 个接受对照。每个站点都有不同数量的参与者。
对于每个位点，处理或对照标记为 1 或 0。
我有每个站点的优势比、对数优势比和治疗成功概率。例如参与人数较多的站点的点应该有更大的数据点。
我想要做的是绘制一个图表，将每个站点的平均奇数或对数几率绘制为数据点。但是，我希望每个数据点更大或更小以反映每个站点的样本量。
x 轴将标记为治疗和控制，y 轴将标记为赔率或对数赔率。
只用ggplot2的基本功能qplot，就能走几英里...
# Generate data
seed(1234)
dat <- data.frame(site=1:26, treatment=factor(c(rep(1,11),rep(0,15))), n.part=rbinom(26, size = 400, prob = .5), OddsRatio = runif(n = 26, min = 0.3, max=2.0))
library(ggplot2)
qplot(x = treatment, y = OddsRatio, size = n.part, data = dat, xlab = "Treatment")
我对来自 26 个地点的随机对照试验数据进行了聚类，其中 11 个接受治疗，15 个接受对照。每个站点都有不同数量的参与者。
对于每个位点，处理或对照标记为 1 或 0。 我有每个站点的优势比、对数优势比和治疗成功概率。例如参与人数较多的站点的点应该有更大的数据点。
我想要做的是绘制一个图表，将每个站点的平均奇数或对数几率绘制为数据点。但是，我希望每个数据点更大或更小以反映每个站点的样本量。
x 轴将标记为治疗和控制，y 轴将标记为赔率或对数赔率。
只用ggplot2的基本功能qplot，就能走几英里...
# Generate data
seed(1234)
dat <- data.frame(site=1:26, treatment=factor(c(rep(1,11),rep(0,15))), n.part=rbinom(26, size = 400, prob = .5), OddsRatio = runif(n = 26, min = 0.3, max=2.0))
library(ggplot2)
qplot(x = treatment, y = OddsRatio, size = n.part, data = dat, xlab = "Treatment")