森林图在线绘制-置信区间差别过大,森林图怎么画

论怎么更好的展示logistic回归的结果!森林图,你值得拥有!

大家看看这个森林图有何不同?这个森林图不是meta分析的,而是logistic回归的,高大上啊!若是咱们用此森林图展示logistic回归的结果,妙哉啊。但是,怎么画呢?今天咱们用R软件画一画logistic回归的森林图。

首先,按下图将logistic回归的结果整理好。v1为各变量名称,v2为OR(95%CI),v3为OR点估计,v4为OR的95%CI下限,v5为OR的95%CI上限。存储为csv格式,待会有大用哦。

接下来就要画森林图了,大家准备好了吗?

1. 下载、安装R和RStudio,百度搜索即可。

2. 安装forestplot程序包,("forestplot")。

3. 加载forestplot程序包,library(forestplot)。

4. 读入数据,dat<-(())。键入该命令后,会弹出浏览、选择文件的对话框,选择整理好的数据。

5. 绘制森林图

6. 运行程序后,RStudio右下角就出现我们想要的森林图了。点击Zoom可在新窗口查看森林图,通过Export可将森林图存储成适合的格式。

完整版程序如下:

("forestplot")

library(forestplot)

dat<-(())

forestplot((dat[,1:2]), dat$v3, dat$v4, dat$v5, zero = 1, clip = c(0.4,15), = 2,xticks = c(0.1,1,10,100), boxsize=0.05, xlog=TRUE)

置信区间差别过大,绘制森林图的步骤如下:

1、准备数据。

2、使用图表绘制软件绘制图表。

3、根据需要调整图表的样式。

森林图(forest plot),一般是指在平面直角坐标系中,以一条垂直于X轴的无效线(通常坐标X=1或0)为中心,用若干条平行于X轴的线段,来表示每个研究的效应量大小及其95%可信区间,并用一个棱形来表示多个研究合并的效应量及可信区间,它是Meta分析中最常用的结果综合表达形式。实际上,除了Meta分析,森林图还有很多用处。森林图可以直观的反映出效应量(例如RR、OR、HR或者WMD)大小及其95% CI等。

本篇文章利用ggplot2包进行绘制森林图(严格意义上应该叫meta分析效应量图),关于ggplot2的基本用法这里不在叙述。

这里想用发表在SBB上的一篇meta分析文章(

)中的图作为模板,进行绘制。

[1]

[2] Feng, J. G., Zhu, B., 2021. Global patterns and associated drivers of priming effect in response to nutrient addition. Soil Biology and Biochemistry 153, 108118.

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