![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/foretplotr3.png\")
<\/p>\n
Herbata<\/span><\/p>\n Ten typ wykresu zapewnia wygodny spos\u00f3b przegl\u0105dania wynik\u00f3w wielu bada\u0144 jednocze\u015bnie.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje jak utworzy\u0107 dzia\u0142k\u0119 le\u015bn\u0105 w R.<\/span><\/p>\n Aby utworzy\u0107 wykres lasu w R, musimy najpierw utworzy\u0107 ramk\u0119 danych zawieraj\u0105c\u0105 wielko\u015b\u0107 efektu (lub inn\u0105 interesuj\u0105c\u0105 warto\u015b\u0107) oraz g\u00f3rny i dolny przedzia\u0142 ufno\u015bci dla ka\u017cdego badania:<\/span><\/p>\n Nast\u0119pnie mo\u017cemy wykorzysta\u0107 funkcje pakietu wizualizacji danych ggplot2 do stworzenia nast\u0119puj\u0105cej dzia\u0142ki le\u015bnej:<\/span> <\/p>\n O\u015b x przedstawia wielko\u015b\u0107 efektu dla ka\u017cdego badania, a o\u015b y wy\u015bwietla nazw\u0119 ka\u017cdego badania.<\/span><\/p>\n Punkty na wykresie przedstawiaj\u0105 wielko\u015b\u0107 efektu dla ka\u017cdego badania, a s\u0142upki b\u0142\u0119d\u00f3w pokazuj\u0105 granice przedzia\u0142u ufno\u015bci.<\/span><\/p>\n Pami\u0119taj, \u017ce mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c doda\u0107 tytu\u0142, zmieni\u0107 etykiety osi i doda\u0107 pionow\u0105 lini\u0119 z zerowym rozmiarem efektu, aby wykres wygl\u0105da\u0142 lepiej:<\/span> <\/p>\n Mo\u017cesz zmieni\u0107 motyw fabu\u0142y, aby wygl\u0105da\u0142 tak, jak chcesz. Na przyk\u0142ad mogliby\u015bmy r\u00f3wnie\u017c u\u017cy\u0107 motywu_klasycznego(),<\/strong> aby uzyska\u0107 jeszcze bardziej klasyczny wygl\u0105d:<\/span> <\/p>\n Jak utworzy\u0107 dzia\u0142k\u0119 le\u015bn\u0105 w programie Excel<\/a> Wykres le\u015bny (czasami nazywany \u201eblobbogramem\u201d) jest wykorzystywany w metaanalizie w celu wizualizacji wynik\u00f3w wielu bada\u0144 na jednym poletku. Herbata Ten typ wykresu zapewnia wygodny spos\u00f3b przegl\u0105dania wynik\u00f3w wielu bada\u0144 jednocze\u015bnie. Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje jak utworzy\u0107 dzia\u0142k\u0119 le\u015bn\u0105 w R. Przyk\u0142ad: dzia\u0142ka le\u015bna w R Aby utworzy\u0107 wykres lasu w R, musimy najpierw utworzy\u0107 ramk\u0119 danych […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1638","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n Przyk\u0142ad: dzia\u0142ka le\u015bna w 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![\"Dzia\u0142ka](\"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 Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Kompletny przewodnik po najlepszych motywach ggplot2<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"