![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/foretplotr3.png\")
<\/p>\n
Thee<\/span><\/p>\n Dit type plot biedt een handige manier om de resultaten van meerdere onderzoeken tegelijkertijd te bekijken.<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u een bosperceel maakt in R.<\/span><\/p>\n 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:<\/span><\/p>\n Vervolgens kunnen we de functies van het ggplot2-gegevensvisualisatiepakket gebruiken om het volgende bosplot te maken:<\/span> <\/p>\n Op de x-as wordt de effectgrootte voor elk onderzoek weergegeven en op de y-as de naam van elk onderzoek.<\/span><\/p>\n De punten in de grafiek geven de effectgrootte voor elk onderzoek weer en de foutbalken geven de grenzen van het betrouwbaarheidsinterval weer.<\/span><\/p>\n 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:<\/span> <\/p>\n 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()<\/strong> gebruiken voor een nog klassieker uiterlijk:<\/span> <\/p>\n Hoe u een bosperceel in Excel maakt<\/a> In een meta-analyse wordt een bosplot (ook wel een \u2018blobbogram\u2019 genoemd) gebruikt om de resultaten van meerdere onderzoeken in \u00e9\u00e9n 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 […]<\/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":[],"class_list":["post-1640","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Voorbeeld: bosperceel 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![\"Bosperceel](\"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 Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Een complete gids voor de beste ggplot2-thema’s<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"