协变量调整的亚组分析和森林图绘制

主要观点总结

该文章主要讨论了R语言在生物医学领域的应用，并特别说明了亚组分析和多因素回归的森林图比较。作者详细解释了亚组分析和多因素回归在生物医学中的重要性，并通过实例说明了如何在不同亚组中进行分析并生成森林图。同时，文章还探讨了如何处理多分类自变量，并提供了手动选择结果的方法，最后介绍了如何使用R语言代码来实现这一过程。

关键观点总结

关键观点1: R语言在生物医学的应用

文章强调了R语言在生物医学领域中的广泛应用，特别是亚组分析和多因素回归的森林图比较。

关键观点2: 亚组分析和多因素回归

作者通过实例详细说明了如何在不同亚组中进行分析，并展示了如何生成森林图。同时，文章还探讨了如何处理多分类自变量，并提供了手动选择结果的方法。

关键观点3: R语言代码实现

文章提供了使用R语言代码来实现亚组分析和多因素回归的具体步骤，包括如何拟合模型、选择结果、合并数据等，并展示了如何生成森林图。

关键观点4: 手动选择结果的方法

文章还介绍了手动选择结果的方法，以便在生成森林图时只展示主要关注的因素，并解释了如何调整协变量。

关键观点5: R语言在生物医学数据分析中的价值

通过文章的内容，可以看出R语言在生物医学数据分析中的强大功能，能够帮助研究者更好地理解和解释研究结果。

文章预览

关注公众号，发送 R语言 或 python ，可获取资料 💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 设为“ 星标 ”，精彩不错过 在 亚组分析和多因素回归的森林图比较 一文中，我末尾说： 没见过多因素分析+亚组分析的森林图 ，因为在每一个亚组内都做多因素分析，这样的森林图就要在每个亚组内展示多个HR（或者OR）和可信区间了。很明显是没有这样的森林图的。 区别 我举个例子。使用 survival 包中的 colon 数据集用于演示，这是一份关于结肠癌患者的生存数据，共有1858行，16列，共分为3个组，1个观察组+2个治疗组，观察他们发生终点事件的差异。 各变量的解释如下： id：患者id study：没啥用，所有患者都是1 rx：治疗方法，共3种，Obs(观察组), Lev(左旋咪唑),Lev+5FU(左旋咪唑+5-FU) sex：性别，1是男性 age：年龄 obstruct：肠梗阻，1是有 perfor：肠穿孔，1是有 adhere： ………………………………