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Generador de forest plots en línea para metaanálisis

Forest Plot Maker para metaanálisis listos para publicar

Forest Plot Maker convierte datos pegados desde Excel o un archivo CSV en un gráfico de metaanálisis que se puede revisar. Compare efectos fijos y aleatorios, examine la heterogeneidad y exporte en SVG o PNG sin registrarse ni añadir marcas de agua.

Pegue desde Excel o suba un CSVEfectos fijos y aleatoriosQ, I², τ² y efecto combinadoSVG y PNG sin marcas de agua

Datos de los estudios y modelo

Pegue una tabla con las columnas Study, Effect, Lower CI, Upper CI y, si corresponde, Subgroup.

clinical-odds-ratios.tsv

Los valores y los intervalos de confianza están listos.

Los datos de sus estudios permanecen en este navegador, salvo que decida abrir la figura en PaperBanana Studio.

Forest plot en tiempo real

10
estudios
0.77
efecto combinado
0.00%
I²
0.00
τ²
Treatment effect across included studiesForest plot con efectos de los estudios, intervalos de confianza del 95 %, ponderaciones del modelo, estimación combinada y estadísticas de heterogeneidad.Treatment effect across included studiesOR · Efectos aleatorios (DL) · 95% CIEstudioOREfecto (IC del 95 %)PonderaciónSmith 2018Smith 2018: 0.75 [0.55, 1.02]0.75 [0.55, 1.02]9.21%Johnson 2019Johnson 2019: 0.62 [0.41, 0.94]0.62 [0.41, 0.94]5.10%Williams 2019Williams 2019: 0.88 [0.72, 1.08]0.88 [0.72, 1.08]21.37%Brown 2020Brown 2020: 0.71 [0.52, 0.97]0.71 [0.52, 0.97]9.04%Davis 2020Davis 2020: 0.93 [0.68, 1.27]0.93 [0.68, 1.27]9.00%Miller 2021Miller 2021: 0.58 [0.38, 0.89]0.58 [0.38, 0.89]4.85%Wilson 2021Wilson 2021: 0.82 [0.65, 1.03]0.82 [0.65, 1.03]16.58%Taylor 2022Taylor 2022: 0.69 [0.49, 0.97]0.69 [0.49, 0.97]7.53%Anderson 2022Anderson 2022: 0.77 [0.58, 1.02]0.77 [0.58, 1.02]11.03%Thomas 2023Thomas 2023: 0.64 [0.44, 0.93]0.64 [0.44, 0.93]6.27%Efecto combinado0.77 [0.70, 0.85]Intervalo de predicciónQ = 7.73 · I² = 0.00% · τ² = 0.000.330.480.691.011.47Favorece al tratamientoFavorece al control

Combinación por varianza inversa con un intervalo de confianza del 95 %. Los efectos aleatorios usan el estimador de DerSimonian–Laird. Contraste el modelo con el protocolo de su revisión antes de enviar el manuscrito.

Conceptos básicos del forest plot

Qué muestra un forest plot en un metaanálisis

Un forest plot presenta la estimación de cada estudio de un metaanálisis en una misma escala. Cada cuadrado marca una estimación de efecto, cada línea horizontal muestra su intervalo de confianza y el tamaño del cuadrado refleja la ponderación que asigna el modelo seleccionado.

La línea vertical de referencia marca la ausencia de efecto: 1 para odds ratios, risk ratios y hazard ratios, o 0 para diferencias de medias. Cuando la combinación es adecuada, un rombo resume la estimación conjunta. Q, I² y τ² describen la heterogeneidad estadística entre los estudios.

Forest Plot Maker acepta las estimaciones y los intervalos de confianza que el personal investigador ya guarda en Excel. Valida las filas, obtiene los errores estándar, calcula efectos fijos o aleatorios de DerSimonian–Laird y mantiene la figura final editable en SVG.

01

Estimación del estudio

El cuadrado muestra el efecto informado por cada estudio incluido.

02

Intervalo de confianza

La línea horizontal muestra la precisión de la estimación.

03

Ponderación del estudio

El tamaño del cuadrado refleja la ponderación por varianza inversa del modelo elegido.

04

Rombo combinado

El rombo muestra el efecto conjunto y su intervalo del 95 %.

Referencias metodológicas

Contraste los métodos del forest plot con fuentes autorizadas

Use el generador para preparar la figura. Después, confirme las medidas de efecto, los modelos y los detalles de presentación con su protocolo y las guías autorizadas.

Fuentes revisadas: septiembre de 2026

FuenteEnfoqueCuándo usarlaReferencia

Fuente

Cochrane Handbook

Enfoque

Métodos de metaanálisis

Cuándo usarla

Confirme la medida de efecto, si conviene combinar los estudios, cómo interpretar la heterogeneidad y si los efectos fijos o aleatorios coinciden con el protocolo de revisión.

Referencia

Chapter 10

Fuente

CDC

Enfoque

Presentación de forest plots

Cuándo usarla

Revise los campos obligatorios, las etiquetas, los ejes, los intervalos de confianza y la explicación en lenguaje claro que acompaña a la figura.

Referencia

Forest Plot Guidelines

Fuente

metafor

Enfoque

Implementación estadística

Cuándo usarla

Contraste la ponderación por varianza inversa, el análisis de efecto fijo, los efectos aleatorios de DerSimonian–Laird y la salida del forest plot con una implementación consolidada en R.

Referencia

rma.uni Reference

Un gráfico bien presentado no convierte estudios incompatibles en aptos para combinarse. Revise la heterogeneidad clínica y metodológica antes de interpretar el rombo.

Ejemplos de forest plots con datos de OR, RR, HR, MD y SMD

Cargue un ejemplo para examinar la tabla, el modelo, las ponderaciones, los intervalos de confianza, el efecto combinado y los subgrupos.

Creado para sintetizar evidencia

Cree forest plots para revisiones, tesis y manuscritos

Cree un primer gráfico desde Excel, revise el modelo y la heterogeneidad, y exporte una figura que sus colaboradores puedan examinar.

Investigadora médica crea un forest plot con datos de una revisión sistemática

Revisiones sistemáticas y tesis

Convierta una hoja de efectos extraídos en una figura clara sin crear barras de error a mano en Excel.

Bioestadístico revisa la heterogeneidad y los resultados del modelo en un forest plot

Revisión del modelo de metaanálisis

Compare efectos fijos y aleatorios mientras mantiene visibles las estimaciones combinadas, las ponderaciones, Q, I² y τ².

Equipo de investigación revisa un forest plot listo para publicar durante la corrección del manuscrito

Revisiones del manuscrito

Actualice un estudio o subgrupo y exporte un nuevo SVG o PNG sin reconstruir toda la figura.

Funciones de Forest Plot Maker

Cree un forest plot con datos de Excel o CSV

Mantenga entradas, modelo, cálculos y exportación conectados en un único flujo de trabajo en el navegador.

Comience con datos limpios y listos para graficar

Asigne automáticamente encabezados habituales de Excel y CSV, omita filas incompletas y señale intervalos que no contengan la estimación informada.

Usar Forest Plot Maker
Validación de datos de un forest plot que revisa columnas de efectos e intervalos de confianza

Compare efectos fijos y aleatorios antes de informar

Cambie el modelo de combinación sin volver a introducir datos y observe cómo responden las ponderaciones, el rombo combinado, Q, I² y τ².

Usar Forest Plot Maker
Controles de efectos fijos y aleatorios junto a los resultados del modelo del forest plot

Exporte una figura editable para enviar a una revista

Descargue un SVG editable o un PNG de alta resolución con etiquetas, intervalos exactos, ponderaciones y notas metodológicas.

Usar Forest Plot Maker
Flujo de exportación de un forest plot en SVG, PNG y CSV de resultados

Por qué lo usa el personal investigador

Compare efectos fijos y aleatorios con confianza

Dedique el tiempo de revisión a decidir si los estudios se pueden combinar, no a soluciones improvisadas y alineaciones manuales.

Compatible con Excel

Pegue los datos que ya tiene

Pase directamente de Excel, CSV o TSV al gráfico sin introducir cada estudio en un asistente extenso.

Análisis en tiempo real

Vea de inmediato los cambios del modelo

Alterne entre efectos fijos y aleatorios y revise el cambio de las ponderaciones y del resultado combinado en la misma vista.

Fácil de revisar

Mantenga transparentes las estadísticas

Muestre el efecto exacto, el intervalo de confianza del 95 % y la ponderación de cada estudio, además de Q, I² y τ².

Sin combinación forzada

Decida si conviene combinar

Oculte el rombo combinado cuando la heterogeneidad clínica o metodológica impida obtener un único resumen adecuado.

Exportación SVG

Conserve la calidad vectorial

Use SVG para editar más adelante y PNG de alta resolución para Word, presentaciones y sistemas habituales de envío.

Privado por defecto

Mantenga locales los datos no publicados

El análisis y los cálculos se ejecutan en el navegador hasta que decida abrir la figura en el editor.

Flujo de trabajo en cuatro pasos

Cómo crear un forest plot desde Excel en 4 pasos

Prepare las estimaciones, importe la tabla, elija el modelo de análisis y exporte el forest plot terminado.

01

Prepare los efectos y los intervalos del 95 %

Use una fila por estudio con etiqueta, estimación de efecto, límites de confianza inferior y superior y, si corresponde, subgrupo.

02

Pegue datos de Excel o suba un CSV

Forest Plot Maker reconoce encabezados habituales y notifica las filas que no se pueden graficar de forma segura.

03

Elija la medida de efecto y el modelo

Seleccione OR, RR, HR, MD o SMD y compare el efecto fijo con los efectos aleatorios de DerSimonian–Laird.

04

Revise y exporte el forest plot

Revise las ponderaciones, el rombo combinado, el intervalo de predicción y la heterogeneidad antes de exportar SVG, PNG o el CSV de resultados.

Usar Forest Plot Maker
Flujo de cuatro pasos desde datos de estudios en Excel hasta un forest plot listo para publicar
El generador se ocupa del gráfico y de los cálculos. El equipo de revisión sigue siendo responsable de la compatibilidad de los estudios y de elegir el modelo.

Continúe el flujo de investigación

Continúe su revisión sistemática

Documente la selección de estudios, resuma la evidencia visualmente, revise los requisitos de la revista y prepare la revisión para presentarla.

Generador de diagramas de flujo PRISMA para las cifras de cribado de una revisión sistemática

Generador de diagramas de flujo PRISMA

Valide las cifras de identificación, cribado, elegibilidad e inclusión en un diagrama de flujo PRISMA 2020.

Creador de Funnel Plot para explorar efectos de estudios pequeños en un metaanálisis

Creador de Funnel Plot

Grafique los efectos frente al error estándar para explorar patrones de estudios pequeños tras combinar la evidencia.

Comprobador de figuras revisa los requisitos de envío de un forest plot

Comprobador de figuras para revistas

Compruebe dimensiones, resolución, formato, modo de color y tipografía antes de enviar el manuscrito.

Generador de pósteres científicos organiza el forest plot de una revisión sistemática

Generador de pósteres científicos

Coloque el forest plot y la evidencia de apoyo en un póster de congreso editable.

Preguntas frecuentes sobre Forest Plot Maker

Preguntas sobre Forest Plot Maker

¿Qué datos necesito para crear un forest plot?+

Un forest plot necesita una fila por estudio con una etiqueta, una estimación de efecto y los límites inferior y superior del intervalo de confianza del 95 %. Añada una columna opcional de subgrupo para agrupar estudios relacionados. Después, seleccione OR, RR, HR, MD o SMD para que la línea de referencia y los cálculos usen la escala correcta.

¿Cómo creo un forest plot con datos de Excel o CSV?+

Copie la tabla de Excel y péguela en el campo de datos, o suba un archivo CSV o TSV. Use encabezados como Study, Effect, Lower CI, Upper CI y Subgroup. Forest Plot Maker valida las filas y actualiza el gráfico localmente en el navegador sin exigir una cuenta.

¿Qué modelo debo usar: efectos fijos o aleatorios?+

Use un modelo de efecto fijo cuando el protocolo suponga un único efecto subyacente compartido. Use efectos aleatorios cuando los efectos reales puedan variar entre estudios. La decisión debe reflejar la pregunta de revisión, la compatibilidad de los estudios y el método predefinido, no solo I². Compare ambos resultados aquí y justifique la elección final en el manuscrito.

¿Cómo calcula Forest Plot Maker las ponderaciones y los efectos combinados?+

Forest Plot Maker obtiene los errores estándar de cada intervalo de confianza del 95 % y aplica una ponderación por varianza inversa. Los efectos aleatorios añaden una estimación de DerSimonian–Laird de la varianza entre estudios, τ², antes de normalizar las ponderaciones. El rombo combinado muestra la estimación ponderada y el intervalo de confianza del 95 % del modelo elegido.

¿Cómo creo un forest plot sin combinar los estudios?+

Desactive la opción del efecto combinado para mostrar las estimaciones y los intervalos individuales sin un rombo de resumen. Esta presentación es adecuada cuando las diferencias clínicas, metodológicas o conceptuales harían engañosa una estimación conjunta. Los estudios aún se pueden ordenar por subgrupo y comparar en una misma escala de efecto.

¿Qué formatos puedo exportar para un forest plot listo para publicar?+

Exporte SVG para editar a cualquier escala, PNG para manuscritos o presentaciones y CSV para los resultados calculados. La figura conserva las etiquetas, los intervalos de confianza, las ponderaciones del modelo, las estadísticas combinadas y los datos de heterogeneidad sin marcas de agua. Antes de enviarla, confirme las dimensiones, fuentes, resolución y formato que exige la revista.

¿Por qué las medidas de razón se muestran en escala logarítmica?+

Los odds ratios, risk ratios y hazard ratios son positivos y tienen un valor sin efecto de 1. Combinarlos y graficarlos en una escala logarítmica trata los efectos recíprocos de forma simétrica y mantiene la coherencia matemática de los intervalos. Las diferencias de medias y diferencias de medias estandarizadas usan una escala lineal con 0 como valor sin efecto.

De los datos extraídos a una figura revisable

Cree ahora un forest plot listo para publicar

Pegue la tabla, compare modelos, examine la heterogeneidad y exporte una figura clara sin reconstruir barras de error en Excel.

Usar Forest Plot Maker