8.png
亲爱的朋友们，大家还在用以下的这种表格来展示你的回归结果吗？（包括Logistic回归，多元线性，Cox回归等）（文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0160412018331830?via%3Dihub）
1.png
这种表格看起来虽然很整齐，但是不够直观。如果我们想让回归结果更直观该怎么办？让我们来看看柳叶刀杂志上是怎么做的：
2.png
上图是一个多元线性回归的结果，作者是用一个森林图进行展示。这是一篇2021年发表在柳叶刀的论文，IF=60.392，文章链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7846817/
3.png
如果你再找找，你就会发现柳叶刀杂志上发现很多这种森林图，文章链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7833295/
4.png
5.png
那么，这种展示回归结果的森林图怎么做的呢？今天我们以Logistic回归结果为例，跟大家一起学习。
现在我们需要把Logistic回归结果整理成下面的格式：
6.png
1. 数据保存为csv格式，读取数据：
mydata=read.csv(file="D:\\data.csv",header=T)
2. 加载包：
library(grid)
library(magrittr)
library(checkmate)
library(forestplot)
3. 简单画图：
forestplot(labeltext=as.matrix(mydata [,1:3]),mean= mydata$x4,
lower= mydata$x5,upper= mydata$x6,zero=1,
boxsize=0.2,graph.pos=2)
生成的森林图如下图：
7.png
4. 图形美化：
forestplot(labeltext=as.matrix(mydata[,1:3]),#只展示前面的三列
mean= mydata$x4,#OR值
lower= mydata$x5,#95%CI下限
upper= mydata$x6,#95%CI上限
zero=1,#OR值的位置，如果是线性回归则选择0
boxsize=0.2,#中间方框的大小
xticks=c(0.5,1,1.5),#x轴刻度
lwd.zero=2,#中间竖线的宽度
lwd.ci=2,
col=fpColors(box='orange',lines = 'orange',zero = 'gray'),#颜色，box，lines和zero分别是方框，线条，中间竖线的颜色
xlab="OR",#x轴标签
lwd.xaxis =1,
txt_gp = fpTxtGp(ticks = gpar(cex = 0.85),xlab = gpar(cex = 0.8),
cex = 0.9),#设置字体大小
lty.ci = "solid",
title = "Forestplot", #标题
graph.pos=2#中间竖线的位置
)
经过调整生成的森林图形如下：
8.png
柳叶刀的结果展示方式你都学会了，是不是离高分杂志又近了一步呀！
欢迎大家关注统计练习题公众号
