logistic回归后快速绘制亚组森林图!SCI发表级高清图片分分钟生成!

本周为大家重点介绍一下风暴统计平台的最新板块——亚组森林图

现在亚组分析好像越来越流行,无论是观察性研究还是RCT研究,亚组分析一般配备森林图。

比如这张图:

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还有这个:

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森林图不仅是画图的画法,背后还要整套整套的统计回归分析,郑老师之前在公众号也有过介绍R语言的绘图:

非常巧妙的教程:一行代码实现亚组分析

目前风暴统计可以快速实现这个功能,直接形成SCI发表级的图形!

下面通过一个实操案例来进行操作展示!

一、实操案例介绍

数据集来源于R自带MASS数据集birthwt,这是一份于1986年在在马萨诸塞州收集的与婴儿出生体重低相关的危险因素的数据。本次实操涉及的变量说明如下。

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二、风暴统计平台实操

1.进入网站分析模块

电脑端打开风暴统计平台——“风暴智能统计”模块,点击“小白画出精美的统计图”——“亚组森林图”。

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2.导入数据

点击“Browse...”选择需要导入的数据,目前网站支持10M以内的csv、Excel格式数据集。

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3. 数据的整理转换

关于风暴统计的数据转换,在之前的文章中有详细教程,可以点击下方链接想学习:

如何利用风暴统计进行数据的整理转换?

4.分类变量参照组设置

如果需要更改对照组,将对照组的编码值方块拖动到第一位即可,最后,记得点击“确定”!

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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。

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②相关变量的选择

包括核心暴露、亚组变量、协变量。

例如本次分析我们想要研究孕期吸烟对婴儿低出生体重的影响,以及再不同种族中这种影响是否有差异。那么smoke就是我们研究的核心暴露,race可以作为亚组变量,进一步分析,其他对结局有影响的变量可以选入协变量

亚组变量可以是多个变量哦!常见的年龄(分类)、性别及其他研究关心的变量都可以作为亚组变量。

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③森林图

完成上述操作后,就会出现一个完整森林图了!

森林图中可以提供许多信息:

  • 各组样本量

  • 暴露组和对照组发生率

  • 暴露组和对照组注释no./no.total

  • HR及95%CI

  • 森林图

  • 界值0直线或1直线

  • 交互效应P值

  • 各亚组内统计P值(反映暴露与结局关系)

  • 效应方向箭头(正、负)、及可修改注释

  • 底纹:可修改

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如需更改底纹P值显示效应值显示范围效应值方向显示文字都可以直接菜单式更改

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感兴趣的话,不妨浏览器打开下方链接,直接进入操作界面进行尝试!

https://shiny.medsta.cn/forestplot/

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