![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/foretplotr3.png\")
<\/p>\n
Tee<\/span><\/p>\n Diese Art von Diagramm bietet eine bequeme M\u00f6glichkeit, die Ergebnisse mehrerer Studien gleichzeitig anzuzeigen.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie man in R ein Walddiagramm erstellt.<\/span><\/p>\n Um ein Walddiagramm in R zu erstellen, m\u00fcssen wir zun\u00e4chst einen Datenrahmen erstellen, der die Effektgr\u00f6\u00dfe (oder einen anderen interessierenden Wert) sowie die oberen und unteren Konfidenzintervalle f\u00fcr jede Studie enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Als N\u00e4chstes k\u00f6nnen wir die Funktionen des Datenvisualisierungspakets ggplot2 verwenden, um das folgende Gesamtstrukturdiagramm zu erstellen:<\/span> <\/p>\n Auf der x-Achse wird die Effektgr\u00f6\u00dfe f\u00fcr jede Studie angezeigt, auf der y-Achse der Name jeder Studie.<\/span><\/p>\n Die Punkte im Diagramm zeigen die Effektgr\u00f6\u00dfe f\u00fcr jede Studie an und die Fehlerbalken zeigen die Grenzen des Konfidenzintervalls.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass wir auch einen Titel hinzuf\u00fcgen, die Achsenbeschriftungen \u00e4ndern und eine vertikale Linie mit einer Effektgr\u00f6\u00dfe von Null hinzuf\u00fcgen k\u00f6nnen, um das Diagramm besser aussehen zu lassen:<\/span> <\/p>\n F\u00fchlen Sie sich frei, das Thema der Handlung zu \u00e4ndern, damit sie Ihren W\u00fcnschen entspricht. F\u00fcr ein noch klassischeres Erscheinungsbild k\u00f6nnten wir zum Beispiel auch theme_classic()<\/strong> verwenden:<\/span> <\/p>\n So erstellen Sie ein Walddiagramm in Excel<\/a> Ein Walddiagramm (manchmal auch \u201eBlobbogramm\u201c genannt) wird in einer Metaanalyse verwendet, um die Ergebnisse mehrerer Studien in einem einzigen Diagramm zu visualisieren. Tee Diese Art von Diagramm bietet eine bequeme M\u00f6glichkeit, die Ergebnisse mehrerer Studien gleichzeitig anzuzeigen. Das folgende Beispiel zeigt, wie man in R ein Walddiagramm erstellt. Beispiel: Waldgrundst\u00fcck in R Um ein Walddiagramm […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel: Waldgrundst\u00fcck in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (study=c('S1', 'S2', 'S3', 'S4', 'S5', 'S6', 'S7'),\n index=1:7,\n effect=c(-.4, -.25, -.1, .1, .15, .2, .3),\n lower=c(-.43, -.29, -.17, -.02, .04, .17, .27),\n upper=c(-.37, -.21, -.03, .22, .24, .23, .33))\n\n#view data<\/span>\nhead(df)\n\n study index effect lower upper\n1 S1 1 -0.40 -0.43 -0.37\n2 S2 2 -0.25 -0.29 -0.21\n3 S3 3 -0.10 -0.17 -0.03\n4 S4 4 0.10 -0.02 0.22\n5 S5 5 0.15 0.04 0.24\n6 S6 6 0.20 0.17 0.23\n7 S7 7 0.30 0.27 0.33<\/strong><\/pre>\n #load ggplot2\n<\/span>library<\/span> (ggplot2)\n\n#create forest plot<\/span>\nggplot(data=df, aes<\/span> (y=index, x=effect, xmin=lower, xmax=upper)) +\n geom_point() + \n geom_errorbarh(height= .1<\/span> ) +\n scale_y_continuous(name = \"\", breaks=1: nrow<\/span> (df), labels=df$study)<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/foretplotr1.png\")
<\/p>\n #load ggplot2\n<\/span>library<\/span> (ggplot2)\n\n#create forest plot<\/span>\nggplot(data=df, aes<\/span> (y=index, x=effect, xmin=lower, xmax=upper)) +\n geom_point() + \n geom_errorbarh(height= .1<\/span> ) +\n scale_y_continuous(breaks=1: nrow<\/span> (df), labels=df$study) +\n labs(title=' Effect Size by Study<\/span> ', x=' Effect Size<\/span> ', y = ' Study<\/span> ') +\n geom_vline(xintercept=0, color=' black<\/span> ', linetype=' dashed<\/span> ', alpha= .5<\/span> ) +\n theme_minimal()<\/strong> <\/pre>\n![\"Waldgrundst\u00fcck](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/foretplotr2.png\")
<\/p>\n #load ggplot2\n<\/span>library<\/span> (ggplot2)\n\n#create forest plot<\/span>\nggplot(data=df, aes<\/span> (y=index, x=effect, xmin=lower, xmax=upper)) +\n geom_point() + \n geom_errorbarh(height= .1<\/span> ) +\n scale_y_continuous(breaks=1: nrow<\/span> (df), labels=df$study) +\n labs(title=' Effect Size by Study<\/span> ', x=' Effect Size<\/span> ', y = ' Study<\/span> ') +\n geom_vline(xintercept=0, color=' black<\/span> ', linetype=' dashed<\/span> ', alpha= .5<\/span> ) +\n theme_classic()<\/strong> <\/pre>\n<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Eine vollst\u00e4ndige Anleitung zu den besten ggplot2-Themes<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"