绘制回归分析结果的森林图，R和Stata软件学起来！

我们仍然以2016年发表在JACC杂志上的这篇文章《A Prospective Natural History Studyof Coronary Atherosclerosis Using Fractional Flow Reserve》为例，利用文章中的Table 3多因素回归结果来绘制森林图。

R——统计作图神器

R作为一个90后，在数据处理、统计分析、计算绘图等方面，俨然已经成为了一颗新星。尤其是R在绘图方面的突出表现，凭借强大的程序资源包，以及漂亮、高质量的图形输出，获得了一大片死忠粉的拥护。

下面我们就来介绍一下，如何通过R简单的4行代码，来绘制回归分析结果的森林图。

1. 安装forsetplot程序包（绘制森林图）和haven程序包（导入SPSS文件）

install.packages('forestplot')

install.packages('haven')

2. 加载forsetplot和haven程序包

library(forestplot)  

library(haven)     

3. 准备数据文件并导入R

3.1 数据录入

本文以SPSS软件数据录入为例，录入格式如下：

 

3.2 数据导入

#用read_sav函数导入SPSS文件并命名为ForestPlot

ForestPlot <- read_sav('c:/数据库存储路径/forest="">

#用attach函数将其添加到R的搜索路径中，作为当前默认数据框

attach(ForestPlot)

4. 利用forestplot函数绘制森林图

forestplot(as.matrix(ForestPlot[,1:3]), HR, LowerCI, UpperCI, graph.pos=2,   zero=1, graphwidth=unit(50,'mm'), lineheight='auto', boxsize=0.1, xticks=(c(0.5,1.0,1.5,2.0,2.5)), col= fpColors(all.elements = 'black'))

以上参数是forestplot函数最基本的一些设置，最终生成的森林图如下图所示。当然还有很多其他参数可以对图形细节进行进一步修饰，大家可以自行尝试一下。

Stata——Meta分析全才

Stata功能强大，且操作简单，在Meta分析中，Stata相对于RevMan（Meta分析最常用的经典款软件）来说，它除了可以完成普通的二分类变量和连续型变量的Meta分析，还可以进行Meta回归分析、累积Meta分析、诊断试验、剂量反应关系等几乎所有的Meta分析方法，同时也可以对发表偏倚进行Egger’s检验，进行敏感性分析等，因此Stata被认为是Meta分析的全才，绘制森林图当然就不在话下。

下面我们以Stata 14为例，来介绍如何绘制回归分析结果的森林图。

1. 安装Meta分析模块

1.1 在命令框输入search meta dialog，点击Meta分析模块的安装包链接，并点击click here to install进行安装，安装成功后显示installation complete。

另，在命令框输入ssc install metan 也可以进行安装。

1.2 在命令框输入help meta dialog，在弹出的界面中找到Menu creation commands，将代码进行复制，如下图所示。

1.3 点击Window → Do-file Editor → New Do-file Editor，将刚刚复制的代码粘贴上去。注意：复制粘贴的时候每一行代码要完整，避免出现换行的现象。然后保存为profile.do文件，放在Stata默认保存的位置。

 

1.4 放置成功后重新启动，你会发现在User工具栏下面就多出了一个Meta-Analysis的菜单及丰富的子菜单，下面我们就可以利用这个菜单进行绘图了。

 

2. 绘制森林图

2.1 数据录入：点击Data → Data Editor → Data Editor（Edit）

2.2 点击User → Meta-Analysis → Of Binary and Continuous(metan)，按照下图所示进行设置，点击OK完成操作。

 

 

2.3 Stata绘制的森林图如下图所示。在Graph界面点击Start Graph Editor，也可以对图形细节进行进一步调整，这里不再详述，留给大家自行尝试。

以上是通过Stata的窗口界面进行设置来绘制森林图，图形输出的同时，在命令框也会显示对应的命令，熟练的同学也可以直接输入命令简单快速的完成森林图的绘制。

metan hr lowerci upperci, label(namevar=variables) fixed effect(HR) xlabel(0.5,1, 1.5,2,2.5) force nowt nooverall nobox null(1)

通过两期的内容，我们向大家介绍了4款不同的软件来绘制回归分析结果的森林图，当然如果觉得以上方法还不够用，绘制森林图的软件也还有很多，比如进行Meta分析最经典的基本款RevMan，统计分析老大SAS等等，有兴趣的同学可以尝试一下哈。