对于统计分析的结果,表格展示必不可少,但如果在必要的时候可以加上可视化的展示,往往会更直观的展现结果,对于结果的阅读者是友好的。森林图就是统计结果可视化的一种,抛开复杂的先不提,常见的logistic回归、cox回归结果也常常可以用森林图来直观呈现。
ggplot2相较于普通的R包,更像是一个绘图生态系统,功能覆盖非常全面。在做cox回归的时候,survminer包的ggforest可以非常方便的把survival
包得到的cox回归的结果绘制成森林图,可谓一行代码搞定也不为过。
在不太讲究细节定制化的情况,很方便。
正文上菜!
输入:
library(survminer)library(survival)library(tibble)# 先自编一个演示数据set.seed(12)dt sample(c(rep( B=sample(c(rep(0,100),rep(1,100)),200), C=sample(c(rep(0,75),rep(1,125)),200), D=sample(c(rep(0,70),rep(1,130)),200), E=sample(c(rep(0,50),rep(1,150)),200), TIME=runif(200,min = 10,max = 60), OUTCOME=sample(c(rep(0,90),rep(1,110)),200))model TIME,OUTCOME)~.,summary(model)# 出图survminer::ggforest(model = model)
输出:
结果说明,自编数据生成了5个二分类的变量,5个变量与时间和结局的cox结果如图,由于数据是随机编的,所以显著性不必关注,各位体会过程就好。
优点:便捷、操作极其简单
缺点:可调的参数有限,定制化程度低
不足的地方还请包含。感谢。
以上内容仅供学习参考。
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