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如何用R语言画森林图展示Logistic回归分析的结果

发表于：2025-12-03 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年12月03日，如何用R语言画森林图展示Logistic回归分析的结果，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。image.png就

千家信息网最后更新 2025年12月03日如何用R语言画森林图展示Logistic回归分析的结果

如何用R语言画森林图展示Logistic回归分析的结果，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

image.png

就采用表格的形式展示Logistic回归分析的结果，上述表格把有统计学意义的结果进行了加粗，使得读者看起来不那么费劲。那么，有没有更加直观的方法展示回归结果呢？当然有，那就是森林图。近年来，越来越多文献用森林图来展示回归的结果。接下来我们一起来学习一下如何用R作森林图。

第一步是准备数据

森林图展示的数据通常是Logistic回归分析的系数和95%置信区间以及显著性检验的P值，那么如何获得这些结果呢？

logistic回归分析的代码

data(Affairs,package = "AER")
df<-Affairs
df$ynaffairs<-ifelse(df$affairs>0,1,0)
df$ynaffairs<-factor(df$ynaffairs,
                     levels = c(0,1),
                     labels = c("No","Yes"))
fit.full<-glm(ynaffairs~gender+age+yearsmarried+
                children+religiousness+education+occupation+rating,
              data=df,family = binomial())

fit.result<-summary(fit.full)
df1<-fit.result$coefficients
df2<-confint(fit.full)
df3<-cbind(df1,df2)
df4<-data.frame(df3[-1,c(1,4,5,6)])
df4$Var<-rownames(df4)
colnames(df4)<-c("OR","Pvalue","OR_1","OR_2","Var")
df5<-df4[,c(5,1,2,3,4)]
df5$OR_mean<-df5$OR
df5$OR<-paste0(round(df5$OR,2),
               "(",
               round(df5$OR_1,2),
               "~",
               round(df5$OR_2,2),
               ")")
df5$Pvalue<-round(df5$Pvalue,3)
write.csv(df5,file = "forestplot_example.csv",
          quote = F,row.names = F)

导出数据以后需要自己手动添加一行，最终作图的数据如下

这里准备数据的过程稍微有些繁琐了，不知道大家有没有简便的方法呢？欢迎留言讨论呀！

接下来作图使用forestplot这个包

首先是安装

install.packages("forestplot")

读入数据并作图

library(forestplot)
fp<-read.csv("forestplot_example.csv",header=T)

forestplot(labeltext=as.matrix(fp[,1:3]),
           mean=fp$OR_mean,
           lower=fp$OR_1,
           upper=fp$OR_2,
           zero=0,
           boxsize=0.2,
           graph.pos=2)

image.png

接下来是简单的美化

forestplot(labeltext=as.matrix(fp[,1:3]),
           mean=fp$OR_mean,
           lower=fp$OR_1,
           upper=fp$OR_2,
           zero=0,
           boxsize=0.2,
           lineheight = unit(7,'mm'),
           colgap=unit(2,'mm'),
           lwd.zero=1.5,
           lwd.ci=2, 
           col=fpColors(box='#458B00',
                        summary='#8B008B',
                        lines = 'black',
                        zero = '#7AC5CD'),
           xlab="OR",
           lwd.xaxis =1,
           txt_gp = fpTxtGp(ticks = gpar(cex = 0.85),
                            xlab  = gpar(cex = 0.8),
                            cex = 0.9),
           lty.ci = "solid",
           title = "Forestplot", 
           line.margin = 0.08,
           graph.pos=2)