Hoe maak je een bosperceel in r

In een meta-analyse wordt een bosplot (ook wel een ‘blobbogram’ genoemd) gebruikt om de resultaten van meerdere onderzoeken in één plot te visualiseren.

Thee

Dit type plot biedt een handige manier om de resultaten van meerdere onderzoeken tegelijkertijd te bekijken.

Het volgende voorbeeld laat zien hoe u een bosperceel maakt in R.

Voorbeeld: bosperceel in R

Om een bosplot in R te maken, moeten we eerst een dataframe maken met de effectgrootte (of een andere interessante waarde) en de bovenste en onderste betrouwbaarheidsintervallen voor elk onderzoek:

 #create data
df <- data. frame (study=c('S1', 'S2', 'S3', 'S4', 'S5', 'S6', 'S7'),
                 index=1:7,
                 effect=c(-.4, -.25, -.1, .1, .15, .2, .3),
                 lower=c(-.43, -.29, -.17, -.02, .04, .17, .27),
                 upper=c(-.37, -.21, -.03, .22, .24, .23, .33))

#view data
head(df)

  study index effect lower upper
1 S1 1 -0.40 -0.43 -0.37
2 S2 2 -0.25 -0.29 -0.21
3 S3 3 -0.10 -0.17 -0.03
4 S4 4 0.10 -0.02 0.22
5 S5 5 0.15 0.04 0.24
6 S6 6 0.20 0.17 0.23
7 S7 7 0.30 0.27 0.33

Vervolgens kunnen we de functies van het ggplot2-gegevensvisualisatiepakket gebruiken om het volgende bosplot te maken:

 #load ggplot2
library (ggplot2)

#create forest plot
ggplot(data=df, aes (y=index, x=effect, xmin=lower, xmax=upper)) +
  geom_point() + 
  geom_errorbarh(height= .1 ) +
  scale_y_continuous(name = "", breaks=1: nrow (df), labels=df$study) 

Op de x-as wordt de effectgrootte voor elk onderzoek weergegeven en op de y-as de naam van elk onderzoek.

De punten in de grafiek geven de effectgrootte voor elk onderzoek weer en de foutbalken geven de grenzen van het betrouwbaarheidsinterval weer.

Merk op dat we ook een titel kunnen toevoegen, de aslabels kunnen wijzigen en een verticale lijn met een effectgrootte van nul kunnen toevoegen om het diagram er beter uit te laten zien:

 #load ggplot2
library (ggplot2)

#create forest plot
ggplot(data=df, aes (y=index, x=effect, xmin=lower, xmax=upper)) +
  geom_point() + 
  geom_errorbarh(height= .1 ) +
  scale_y_continuous(breaks=1: nrow (df), labels=df$study) +
  labs(title=' Effect Size by Study ', x=' Effect Size ', y = ' Study ') +
  geom_vline(xintercept=0, color=' black ', linetype=' dashed ', alpha= .5 ) +
  theme_minimal() 

Voel je vrij om het thema van de plot te veranderen, zodat het er precies zo uitziet als jij wilt. We kunnen bijvoorbeeld ook thema_classic() gebruiken voor een nog klassieker uiterlijk:

 #load ggplot2
library (ggplot2)

#create forest plot
ggplot(data=df, aes (y=index, x=effect, xmin=lower, xmax=upper)) +
  geom_point() + 
  geom_errorbarh(height= .1 ) +
  scale_y_continuous(breaks=1: nrow (df), labels=df$study) +
  labs(title=' Effect Size by Study ', x=' Effect Size ', y = ' Study ') +
  geom_vline(xintercept=0, color=' black ', linetype=' dashed ', alpha= .5 ) +
  theme_classic() 

Aanvullende bronnen

Hoe u een bosperceel in Excel maakt
Een complete gids voor de beste ggplot2-thema’s