1. 安裝forsetplot程序包(繪制森林圖)和haven程序包(導入SPSS文件)

install.packages("forestplot")

install.packages("haven")

2. 加載forsetplot和haven程序包

library(forestplot)

library(haven)

3.準備數據文件并導入R

3.1數據錄入

本文以SPSS軟件數據錄入為例，錄入格式如下：

3.2數據導入

#用read_sav函數導入SPSS文件并命名為ForestPlot

ForestPlot

#用attach函數將其添加到R的搜索路徑中，作為當前默認數據框

attach(ForestPlot)

4.利用forestplot函數繪制森林圖

forestplot(as.matrix(ForestPlot[,1:3]), HR, LowerCI, UpperCI, graph.pos=2, zero=1, graphwidth=unit(50,"mm"), lineheight="auto", boxsize=0.1, xticks=(c(0.5,1.0,1.5,2.0,2.5)), col= fpColors(all.elements = "black"))

以上參數是forestplot函數最基本的一些設置，最終生成的森林圖如下圖所示。當然還有很多其他參數可以對圖形細節進行進一步修飾，大家可以自行嘗試一下。

Stata——Meta分析全才

Stata功能強大，且操作簡單，在Meta分析中，Stata相對于RevMan(Meta分析最常用的經典款軟件)來說，它除了可以完成普通的二分類變量和連續型變量的Meta分析，還可以進行Meta回歸分析、累積Meta分析、診斷試驗、劑量反應關系等幾乎所有的Meta分析方法，同時也可以對發表偏倚進行Egger’s檢驗，進行敏感性分析等，因此Stata被認為是Meta分析的全才，繪制森林圖當然就不在話下。

下面我們以Stata 14為例，來介紹如何繪制回歸分析結果的森林圖。

1. 安裝Meta分析模塊

1.1 在命令框輸入search meta dialog，點擊Meta分析模塊的安裝包鏈接，并點擊click here to install進行安裝，安裝成功后顯示installation complete。

另，在命令框輸入ssc install metan 也可以進行安裝。

1.2 在命令框輸入help meta dialog，在彈出的界面中找到Menu creation commands，將代碼進行復制，如下圖所示。

1.3點擊Window → Do-file Editor → New Do-file Editor，將剛剛復制的代碼粘貼上去。注意：復制粘貼的時候每一行代碼要完整，避免出現換行的現象。然后保存為profile.do文件，放在Stata默認保存的位置。

1.4放置成功后重新啟動，你會發現在User工具欄下面就多出了一個Meta-Analysis的菜單及豐富的子菜單，下面我們就可以利用這個菜單進行繪圖了。

2. 繪制森林圖

2.1 數據錄入：點擊Data → Data Editor → Data Editor(Edit)

2.2點擊User → Meta-Analysis → Of Binary and Continuous(metan)，按照下圖所示進行設置，點擊OK完成操作。

2.3Stata繪制的森林圖如下圖所示。在Graph界面點擊Start Graph Editor，也可以對圖形細節進行進一步調整，這里不再詳述，留給大家自行嘗試。

以上是通過Stata的窗口界面進行設置來繪制森林圖，圖形輸出的同時，在命令框也會顯示對應的命令，熟練的同學也可以直接輸入命令簡單快速的完成森林圖的繪制。

metan hr lowerci upperci, label(namevar=variables) fixed effect(HR) xlabel(0.5,1, 1.5,2,2.5) force nowt nooverall nobox null(1)

通過兩期的內容，我們向大家介紹了4款不同的軟件來繪制回歸分析結果的森林圖，當然如果覺得以上方法還不夠用，繪制森林圖的軟件也還有很多，比如進行Meta分析最經典的基本款RevMan，統計分析老大SAS等等，有興趣的同學可以嘗試一下哈。

(想要及時獲得更多內容可關注“醫咖會”微信公眾號和網站http://www.mediecogroup.com/：傳播研究進展，探討臨床研究設計與醫學統計學方法)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的stata软件不出图_绘制回归分析结果的森林图，R和Stata软件学起来！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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