# 加载核心包，仅需两个，无冗余依赖library(dagitty)   # 定义DAG因果结构library(ggplot2)   # 原生可视化，无兼容问题# 步骤1：定义DAG因果逻辑结构# 可直接替换W/A/Y为实际研究变量（如age/干预/疗效）dag <- dagitty(  "dag {    W -> A  # 混杂因素W影响暴露因素A    W -> Y  # 混杂因素W直接影响结局Y    A -> Y  # 暴露因素A影响结局Y  }")# 标记暴露因素和结局变量（仅逻辑标注，不影响绘图）exposures(dag) <- c("A")outcomes(dag) <- c("Y")# 步骤2：整理节点和边的可视化数据# 2.1 定义节点坐标（x/y控制位置，可自由修改）nodes <- data.frame(  name = c("W", "A", "Y"),  # 变量名，与DAG定义完全一致  x = c(1, 2, 3),           # 水平位置，数值越大越靠右  y = c(2, 1, 2)            # 垂直位置，数值越大越靠上)# 2.2 定义边的因果关系（谁指向谁）edges <- data.frame(  from = c("W", "W", "A"),  # 边的起点  to = c("A", "Y", "Y")     # 边的终点)# 2.3 合并坐标与边关系（关键步骤，让R识别箭头绘制位置）edges <- merge(edges, nodes, by.x = "from", by.y = "name", suffixes = c("", "_from"))edges <- merge(edges, nodes, by.x = "to", by.y = "name", suffixes = c("_from", "_to"))# 步骤3：ggplot2原生绘制DAG图，样式可自由调整ggplot() +  # 绘制有向箭头（边）  geom_segment(    data = edges,    aes(x = x_from, y = y_from, xend = x_to, yend = y_to),    arrow = arrow(length = unit(0.2, "inches"), type = "closed"), # 实心箭头，长度0.2英寸    color = "black", linewidth = 0.8  # 箭头颜色、粗细  ) +  # 绘制节点（圆形，带边框）  geom_point(    data = nodes,    aes(x = x, y = y),    size = 15, shape = 21,  # 节点大小、形状（21为带边框圆形）    # 自定义节点填充色，可根据需求替换配色    fill = c("W" = "#A23B72", "A" = "#2E86AB", "Y" = "#F18F01")[nodes$name],    color = "black"  # 节点边框颜色  ) +  # 添加节点标签（变量名，白色加粗）  geom_text(    data = nodes,    aes(x = x, y = y, label = name),    color = "white", fontface = "bold", size = 5  ) +  # 调整主题，隐藏坐标轴、网格，让图形更简洁  theme_minimal() +  theme(    axis.text = element_blank(),  # 隐藏坐标轴刻度    axis.title = element_blank(),  # 隐藏坐标轴标题    panel.grid = element_blank(),  # 隐藏网格线    plot.background = element_blank()  # 隐藏背景  ) +  # 固定坐标比例，避免圆形节点变形、箭头倾斜  coord_fixed(ratio = 1) +  # 调整绘图范围，避免箭头超出画布  xlim(0.5, 3.5) +  ylim(0.5, 2.5)# 可选：导出高清图片（保存到工作目录，分辨率300dpi，满足论文要求）ggsave("DAG因果图.png", width = 6, height = 4, dpi = 300)

dag <- dagitty(  "dag {    W -> A    W -> Y    A -> Y  }")

# 修改后的节点坐标nodes <- data.frame(  name = c("W", "Z", "A", "Y"),  x = c(1, 1, 2, 3),  y = c(2, 0.5, 1, 2))# 修改后的边关系edges <- data.frame(  from = c("W", "W", "Z", "Z", "A"),  to = c("A", "Y", "A", "Y", "Y"))

library(dagitty)   library(ggplot2)   # 解决中文标签显示乱码问题theme_set(theme_bw(base_family = "SimHei"))  # Windows系统；Mac替换为"PingFang SC"# 步骤1：定义DAG（修正内部注释，避免语法错误）dag <- dagitty(  "dag {    W -> A      W -> Y      W -> Z    A -> Y    Z -> Y  }")exposures(dag) <- c("A")outcomes(dag) <- c("Y")# 步骤2：整理节点和边的可视化数据nodes <- data.frame(  name = c("W", "Z", "A", "Y"),            label = c("透析龄", "患者依从性", "导管护理方式", "导管相关感染率"),    x = c(1, 2, 2, 3),             y = c(2, 3, 1, 2)          )# 边的关系edges <- data.frame(  from = c("W", "W", "W",  "Z", "A"),    to = c("A", "Y", "Z",  "Y", "Y")     )# 合并坐标与边关系edges <- merge(edges, nodes, by.x = "from", by.y = "name", suffixes = c("", "_from"))edges <- merge(edges, nodes, by.x = "to", by.y = "name", suffixes = c("_from", "_to"))# 核心：自定义函数调整箭头位置（缩短线段，避免箭头贴节点）adjust_segment <- function(edges_df, shorten_ratio = 0.15) {  # 计算线段的x/y差值（向量）  edges_df$dx <- edges_df$x_to - edges_df$x_from  edges_df$dy <- edges_df$y_to - edges_df$y_from  # 缩短线段：终点向起点移动shorten_ratio比例，箭头落在缩短后的终点  edges_df$xend_adj <- edges_df$x_from + edges_df$dx * (1 - shorten_ratio)  edges_df$yend_adj <- edges_df$y_from + edges_df$dy * (1 - shorten_ratio)  return(edges_df)}# 调整所有边的位置（缩短15%，箭头远离节点）edges_adj <- adjust_segment(edges, shorten_ratio = 0.15)# 可选：单独调整Z->Y的箭头位置（缩短50%，箭头在中点）edges_adj_z2y <- adjust_segment(subset(edges, from == "Z" & to == "Y"), shorten_ratio = 0.2)# 步骤3：绘图（使用调整后的线段位置）ggplot() +  # 绘制普通箭头（除Z->Y外），箭头靠近终点但不贴节点  geom_segment(    data = subset(edges_adj, !(from == "Z" & to == "Y")),    aes(x = x_from, y = y_from, xend = xend_adj, yend = yend_adj),  # 用调整后的终点    arrow = arrow(length = unit(0.2, "inches"), type = "closed"),    color = "black", linewidth = 0.8  ) +  # 单独绘制Z->Y的箭头（中点位置，可按需保留/删除）  geom_segment(    data = edges_adj_z2y,    aes(x = x_from, y = y_from, xend = xend_adj, yend = yend_adj),    arrow = arrow(length = unit(0.2, "inches"), type = "closed"),    color = "black", linewidth = 1  # 加粗突出  ) +  # 绘制节点  geom_point(    data = nodes,    aes(x = x, y = y),    size = 15, shape = 21,    fill = c("W" = "#A23B72", "Z" = "#6A994E", "A" = "#2E86AB", "Y" = "#F18F01")[nodes$name],    color = "black"  ) +  # 添加中文标签（保留你设置的位置）  geom_text(    data = nodes,    aes(x = x, y = y, label = label),    color = "black", fontface = "bold", size = 4,    angle = 0,      hjust = c(1.7,0.5,0.5,-0.3),    vjust = c(0.5,-3.7,3.9,0.5)  ) +  # 主题调整  theme_minimal() +  theme(    axis.text = element_blank(),    axis.title = element_blank(),    panel.grid = element_blank(),    plot.background = element_blank(),    text = element_text(family = "SimHei")  ) +  coord_fixed(ratio = 1) +  xlim(0, 5) +  ylim(0, 4)

theme_set(theme_bw(base_family = "SimHei"))（设置黑体），即可正常显示中文。