
把数据变成出版级图表
放入 CSV、TSV 或 Excel 文件,可按需添加显著性检验,导出 PNG、PDF、EPS 或 TIFF。
获得 最高 100 免费积分|无需信用卡
通过邀请链接加入,首日最高可得 300 免费积分。
用于效应值与区间展示的森林图绘制工具— 模板与示例
让效应值与区间易于阅读
用于效应值与区间展示的森林图绘制工具
将各项估计值、区间和亚组标签放在一张清晰的比较图中。
这款森林图绘制工具根据你在 CSV 或 Excel 数据表中提供的效应估计值和置信区间上下限绘图。映射行标签、效应值、下限和上限,再选择线性或对数坐标轴及参考值。可添加区间数值列;对于研究级结果,还可显示在全部非汇总行之间归一化后的权重百分比。示例使用亚组风险比,参考线设为 1,为研究汇总、临床结果或其他已整理的估计值提供可用起点。

- 映射标签、效应值和区间上下限
- 选择线性或对数效应轴
- 显示数值、分组标签和归一化后的研究权重
- 导出 PNG、PDF、EPS、TIFF 和 Python 代码
用于效应比较的森林图功能
将结果表中的数值对应到图中的标记与标签,让读者能理解比较。
映射估计值及其区间
为每行提供标签、效应估计值、下限和上限。森林图绘制工具根据这些已有数据列绘制点及其区间。分组列可区分相关亚组,汇总标记则在同一张图中标识已整理好的总体结果行。
- 分别提供区间下限和上限列
- 为每行映射研究或亚组标签
- 按需使用分组和汇总字段
设置尺度与参考值
差值可选线性尺度,正的比值估计可选对数尺度。将参考值设为该指标表示无效应的数值,差值通常为 0,比值通常为 1。森林图绘制工具将这条参考线与估计值放在同一坐标轴上。
- 使用线性或对数效应尺度
- 为所用指标设置参考值
- 添加方向标签,说明参考线两侧的含义
在区间旁保留数值
当读者需要在区间旁查看精确数值时,可显示“效应值(95% 置信区间)”列。选择协调的样式与配色,或用紧凑视图为区间绘图区留出更多空间。森林图模板用同一组亚组风险比演示这些展示选择,让你在比较呈现方式时保持数值结果不变。
- 显示或隐藏区间数值列
- 比较图表样式与配色
- 按输入顺序排列或按效应值排序
让图表适合文档版面
根据可用空间调整标签、配色、图宽和行顺序。在工作台描述修订需求,再导出矢量文档或 300 DPI 栅格图片。将 Python 代码随项目保存,保留所提供数据表与绘制图表之间的对应关系。
- 下载 PNG、PDF、EPS 或 TIFF
- 选择紧凑或较宽的图表预设
- 保留生成的 Python 绘图代码
从估计值到森林图的绘制步骤
准备已整理好的结果表,再选择能让估计值易于理解的坐标轴、标签和数据列。
准备效应值数据表
每行放一个研究、亚组或比较。包含标签、效应估计值、区间下限和区间上限。如果已整理的结果中包含分组、权重或汇总列,也一起添加,再上传 CSV 或 Excel 文件。
映射数据列与坐标轴
选择森林图,并指定标签、效应值、下限和上限列。正的比值使用对数轴,差值使用线性轴,再为所用指标设置参考值。在数据表预览中查看映射后的各行。
描述结果展示方式
提出想让读者看到的比较,例如参考值为 1、附带 95% 置信区间数值列的亚组风险比。生成图表后,利用行标签和参考线定位各个估计值及其区间。
完善标签并下载
选择行顺序、分组颜色、方向标签,以及是否在绘图区旁显示精确数值或归一化后的研究权重。研究级权重的显示百分比以全部非汇总行的权重合计为基数。根据文档调整图宽,再导出 PNG、PDF、EPS 或 TIFF。将 Python 代码与已整理的数据表一起保存。
森林图在已有估计值展示中的用途
当估计值和区间上下限已经准备好时,共同的效应轴能让多类结果更易比较。


可视化 Meta 分析结果表
提供分析所得的各研究估计值、置信区间和已计算好的合并结果。森林图绘制工具将这些数值组织在一张图中;映射研究权重列后,可显示在非汇总行之间归一化后的百分比。保持效应指标、参考值和亚组结构与结果表一致。
查看此示例



森林图展示结果表的应用情境
示例展示如何将已有估计值转为支持具体讨论的图表。
讨论亚组结果时,我会将风险比和区间上下限分别放在不同列中。森林图绘制工具将各行放在参考值为 1 的坐标轴上。区间旁的精确数值帮助我把视觉比较与结果表中的数字联系起来。
Amira P.
临床研究分析人员
以下为使用虚构姓名的示例应用情境,并非经核实的客户评价。
绘图工具
科研绘图工具
85 个专项生成器,覆盖你需要的各类科研插图——每个都会带着匹配的示例在对应工作台中打开。
插图、结构示意与概念图
43 个工具统计图表与科研绘图
18 个工具流程图、框架图与结构图
24 个工具森林图数据与展示的常见问题





















































































