![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/foretplotr3.png\")
<\/p>\n
T\u00e8<\/span><\/p>\n Questo tipo di grafico fornisce un modo conveniente per visualizzare i risultati di pi\u00f9 studi contemporaneamente.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come creare un forest plot in R.<\/span><\/p>\n Per creare un forest plot in R, dobbiamo prima creare un data frame contenente la dimensione dell’effetto (o altro valore di interesse) e gli intervalli di confidenza superiore e inferiore per ciascuno studio:<\/span><\/p>\n Successivamente, possiamo utilizzare le funzioni del pacchetto di visualizzazione dati ggplot2 per creare il seguente diagramma della foresta:<\/span> <\/p>\n L’asse x mostra la dimensione dell’effetto per ciascuno studio e l’asse y mostra il nome di ciascuno studio.<\/span><\/p>\n I punti nel grafico mostrano la dimensione dell’effetto per ciascuno studio e le barre di errore mostrano i limiti dell’intervallo di confidenza.<\/span><\/p>\n Tieni presente che possiamo anche aggiungere un titolo, modificare le etichette degli assi e aggiungere una linea verticale con una dimensione dell’effetto pari a zero per migliorare l’aspetto del grafico:<\/span> <\/p>\n Sentiti libero di cambiare il tema della trama per farlo sembrare come desideri. Ad esempio, potremmo anche usare theme_classic()<\/strong> per un aspetto ancora pi\u00f9 classico:<\/span> <\/p>\n Come creare un tracciato forestale in Excel<\/a> Un forest plot (a volte chiamato \u201cblobbogram\u201d) viene utilizzato in una meta-analisi per visualizzare i risultati di pi\u00f9 studi in un unico plot. T\u00e8 Questo tipo di grafico fornisce un modo conveniente per visualizzare i risultati di pi\u00f9 studi contemporaneamente. L’esempio seguente mostra come creare un forest plot in R. Esempio: appezzamento forestale in R […]<\/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 Esempio: appezzamento forestale 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![\"Appezzamento](\"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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Una guida completa ai migliori temi ggplot2<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"