在既往文章中，我们对孟德尔随机化研究做了一个简单的介绍。我们可以发现，使用TwoSampleMR包做出来的森林图并不是很美观。今天我们使用R语言forestploter包优雅的绘制孟德尔随机化研究森林图。使用TwoSampleMR包做出来的森林图是这样的而很多SCI文章中的森林图是这样的我们今天来做个上图这样的森林图，使用的是《R语言复现一篇6分的孟德尔随机化文章》的数据，这篇文章作者直接提供了数据，所以我就直接拿来用了。作者分析了很多精神病和骨密度的结果，这里我就取精神分裂症和骨密度结果来分析我们构造森林图的大概格式如下，所以我们要按下图构造数据表格这一步只能手工做，没什么好办法，不过也没花

森林图在论文中很常见，多用于表示多因素分析中的变量与结果变量的比值效应，可以用图示的方法比较直观的绘制出来。既往我们在文章《R语言快速绘制多因素回归分析森林图（1）》《R语言使用forestploter包绘制单组及双组森林图（2）（附有超详细备注）》已经介绍了怎么绘制森林图，今天继续介绍forestplot包绘制森林图，forestplot包的特点是简单易上手，不容易出错。下面我们进入正题，先导入数据和R包library(forestplot)dtread.csv("E:/r/test/forest2.csv",sep=',',header=TRUE)这是一个森林图数据（公众号回复：森林图数据

森林图在论文中很常见，多用于表示多因素分析中的变量与结果变量的比值效应，可以用图示的方法比较直观的绘制出来。既往我们在文章《R语言快速绘制多因素回归分析森林图（1）》已经介绍了怎么绘制森林图，但是绘图比较简单，不够美观，不能绘制相对复杂的森林图。今天我们来介绍一下forestploter包，它等于是在forestplot包的基础上进一步强化功能，制作方法也相对简单一点，而且加强了对图形的精细控制，而且可以绘制单组和多组森林图。我们先导入R包和数据library(grid)library(forestploter)dtread.csv("E:/r/test/forest2.csv",sep=',

森林图在论文中很常见，多用于表示多因素分析中的变量与结果变量的比值效应，可以用图示的方法比较直观的绘制出来。既往我们在文章《R语言快速绘制多因素回归分析森林图（1）》已经介绍了怎么绘制森林图，但是绘图比较简单，不够美观，不能绘制相对复杂的森林图。今天我们来介绍一下forestploter包，它等于是在forestplot包的基础上进一步强化功能，制作方法也相对简单一点，而且加强了对图形的精细控制，而且可以绘制单组和多组森林图。我们先导入R包和数据library(grid)library(forestploter)dtread.csv("E:/r/test/forest2.csv",sep=',

R语言|12.森林图-1:多因素Cox回归模型森林图(基于forestplot包)本期开始介绍Cox回归模型可视化。之前学习过的的临床回归模型可视化方法主要是森林图和列线图(Nomogram)。计划是介绍一下单因素、多因素、亚组分析、其他类型森林图绘制；列线图部分介绍下基本的变量筛选方法、绘制过程、验证方法（ROC/DCA/校准图/分组比较等）、网页版列线图。本期介绍forestplot包绘制多因素Cox回归模型森林图。此外，本期在提取Cox回归等结果信息用到了之前介绍过的R语言|7.快速制作多因素Cox回归三线表 和R语言|4.轻松绘制临床基线表Table1，需要的小伙伴点击链接阅读。先看效

R语言|12.森林图-1:多因素Cox回归模型森林图(基于forestplot包)本期开始介绍Cox回归模型可视化。之前学习过的的临床回归模型可视化方法主要是森林图和列线图(Nomogram)。计划是介绍一下单因素、多因素、亚组分析、其他类型森林图绘制；列线图部分介绍下基本的变量筛选方法、绘制过程、验证方法（ROC/DCA/校准图/分组比较等）、网页版列线图。本期介绍forestplot包绘制多因素Cox回归模型森林图。此外，本期在提取Cox回归等结果信息用到了之前介绍过的R语言|7.快速制作多因素Cox回归三线表 和R语言|4.轻松绘制临床基线表Table1，需要的小伙伴点击链接阅读。先看效