森林图作为常用的数据展示方法,在R中的实现方式非常多,不管是多因素回归的森林图还是亚组分析的森林图,还是meta分析的森林图,都可以在R语言中找到合适的绘制工具,其颜值高,可定制化强,但部分R包使用起来具…
相当于将全人群拆分为不同的亚组人群,然后在亚组人群中进行回归分析,并绘制森林图,比如男性群体,女性群体! 比如NEJM这张图: 比如Lancet这张图: 2.不同回归分析中亚组森林图的绘制 首先,打开风暴统计平台,依次点击“风暴智能统计”—“亚组分析与森林图”—"亚组分析与森林图",进入分析板块。 这里我们不再赘述...
比如以下两幅森林图: 不得不说,这两幅图的样式虽然不一样,但是都显示了HR及可信区间、P值等信息,而且两幅图都有亚组,我在刚开始学习的时候也是非常疑惑,但是当我手动实现过亚组分析和多因素回归的森林图后,一切就很简单了,无非是长得像而已,但是表达的意思完全不一样! 准备数据 使用survival包中的colon数据...
完成全部设置后,平台就会给出不同亚组森林图的多种结果! 回归分析结果!包括单因素和调整协变量后的: 森林图,包括单因素和调整协变量后的: 默认是无底纹样式,也可以在”颜色和区间“设置处改为有底纹,如果加上底纹,结果是不是就和NEJM森林图达到了99%的相似度呢?并且风暴统计还额外提供了P for interaction!内容...
亚组分析及其森林图 亚组分析的目的 一、识别差异:亚组分析可以帮助研究者识别不同子组之间的差异,例如不同年龄、性别、种族或其他分类变量的子组。 二、提高精确性:通过对特定子组进行分析,研究者可以更精确地了解某一特定子组的行为或特征,而不是对整体样本进行分析。
选择完毕后,平台就直接给出单因素回归分析结果以及森林图了,P for interaction就包括在内! 如果亚组分析,需要调整其他协变量进行多因素回归分析,可以在协变量设置这里选择"自定义"。 接着在下拉框中,勾选需要调整的协变量。接着就会更新出多因素亚组分析表格以及森林图啦!
医学顶级期刊的临床试验,经常采用亚族森林图的方式,开展亚组分析 比如NEJM这张图: 比如另外一个顶级期刊Lancet的亚组森林图 在之前,我这边花了2周时间结局了类似的森林图的画法一键搞定亚组森林图!快速生成顶级SCI论文的高清图的方法来了 但是还是达不到我们理想的森林图的模样!因为图中的文字不能灵活修,也有人...
R语言亚组分析及森林图绘制 亚组分析的森林图很常见,在各种高分SCI文章中经常见到,其中我最喜欢NEJM的格式,美观,信息量也多。 亚组分析的森林图我们也介绍过很多方法了,其中forestploter画出来的森林图还是最美观的,使用起来也不复杂。 但是咱们之前只是说了有了数据怎么画图,并没有介绍过怎么实现亚组分析,也有...
2.亚组森林图的绘制 风暴统计平台可以一站式完成常见三大回归的亚组分析——线性、logistic、COX统统搞定!下面实操,我们先以logistic回归为例进行展示!Logistic回归亚组分析中,只需要完成连续性因变量、暴露因素、亚组变量的选择。因变量:即Logistic回归中的因变量/结局变量,必须是二分类变量,取值为0、1。暴露...
5、绘制亚组分析森林图 ①选择回归模型、结局指标 首先,选择回归模型,包括线性回归、logistic回归、cox生存分析。这里假设我们想要研究孕妇吸烟对胎儿出生体重(low二分类)的影响,选择logistic回归。 “分析指标选择”即我们研究的结局变量,选入即可。 ②相关变量的选择 ...