超美有向无环图DAG的R绘制：DAGitty+daggle

有向无环图(directed acyclic graphs，DAGs)是一种展示变量间因果关系的可视化图形语言，由节点表示变量以及连接各个节点的有向边表示变量间的因果关系构成。DAGs 揭示了暴露因素e与结局变量o之间假定的因果关系，目前在临床流行病、流行病领域的杂志中用于变量选择应用广泛。

一个完整的因果 DAG 包括从暴露到结局因果路径上的所有可能对eo路径产生因果影响的变量，变量间采用箭头连接(箭头方向反映时序关系)。因此，DAGs 是有方向的、非闭环的，即有向无环。

本文整理了DAG目前在R中的实现方法，包含7种。

1. DAGitty

   DAGitty3.1 目前更新到。基于浏览器的创建、编辑和分析因果图的环境 dagitty.net。强烈推荐！

   
   

   

2. “dagitty”包。一个提供 DAGitty 网络应用程序所有功能（以及更多）的 R 包。https ://doi.org/10.1093/ije/dyw341

3.ggdag 包。一个用于绘制和分析 DAG 的 R 包。https://r-causal.github.io/ggdag/

4.pcalg 包。一个用于因果结构学习和从观察数据估计因果效应的 R 包。2012 https ://doi.org/10.18637/jss.v047.i11

5.dagR 包。一个用于绘制、操作和评估 DAG 并模拟相应数据的 R 包 https://doi.org/10.1093/ije/dyab167

6.shinyDAG包。 

一个使用 R 和 LaTeX 创建出版质量 DAG 图像的 Web 应用程序 https://www.gerkelab.com/project/shinydag/, R4.2版本有bug运行错误。毕竟5年都没更新了。

6.causaldiagrams.org 。可搜索的已发表健康研究文章数据库，其中包括因果图 https://causaldiagrams.org

7.daggle包

压轴登场，超帅DAG网站： https://cbdrh.shinyapps.io/daggle。daggle包下载地址，https://github.com/CBDRH/daggle。

小结：

 DAGitty论文最强最方便！daggle包教学演示最酷炫！