回归结果可视化

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亲爱的朋友们，大家还在用以下的这种表格来展示你的回归结果吗？（包括Logistic回归，多元线性，Cox回归等）（文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0160412018331830?via%3Dihub）

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这种表格看起来虽然很整齐，但是不够直观。如果我们想让回归结果更直观该怎么办？让我们来看看柳叶刀杂志上是怎么做的：

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上图是一个多元线性回归的结果，作者是用一个森林图进行展示。这是一篇2021年发表在柳叶刀的论文，IF=60.392，文章链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7846817/

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如果你再找找，你就会发现柳叶刀杂志上发现很多这种森林图，文章链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7833295/

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那么，这种展示回归结果的森林图怎么做的呢？今天我们以Logistic回归结果为例，跟大家一起学习。

现在我们需要把Logistic回归结果整理成下面的格式：

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1. 数据保存为csv格式，读取数据：

mydata=read.csv(file="D:\\data.csv",header=T)

2. 加载包：

library(grid)
library(magrittr)
library(checkmate)
library(forestplot)

3. 简单画图：

forestplot(labeltext=as.matrix(mydata [,1:3]),mean= mydata$x4,

lower= mydata$x5,upper= mydata$x6,zero=1,

 boxsize=0.2,graph.pos=2)

生成的森林图如下图：

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4. 图形美化：

forestplot(labeltext=as.matrix(mydata[,1:3]),#只展示前面的三列

 mean= mydata$x4,#OR值

 lower= mydata$x5,#95%CI下限

 upper= mydata$x6,#95%CI上限

 zero=1,#OR值的位置，如果是线性回归则选择0

 boxsize=0.2,#中间方框的大小

 xticks=c(0.5,1,1.5),#x轴刻度

 lwd.zero=2,#中间竖线的宽度

 lwd.ci=2,

 col=fpColors(box='orange',lines = 'orange',zero = 'gray'),#颜色，box，lines和zero分别是方框，线条，中间竖线的颜色

 xlab="OR",#x轴标签

 lwd.xaxis =1,

 txt_gp = fpTxtGp(ticks = gpar(cex = 0.85),xlab = gpar(cex = 0.8),

 cex = 0.9),#设置字体大小

 lty.ci = "solid",

 title = "Forestplot", #标题

 graph.pos=2#中间竖线的位置

 )

经过调整生成的森林图形如下：

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柳叶刀的结果展示方式你都学会了，是不是离高分杂志又近了一步呀！

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