各研究の効果量と、標準誤差・分散・信頼区間のいずれかを貼り付けるだけで、Rを使わずに投稿用ファンネルプロットを作成できます。95％または99％の疑似信頼限界と任意の有意性等高線で、小規模研究効果を確認できます。データはブラウザ内で処理されます。
1行につき1研究を入力します。精度は標準誤差、分散、95％CIのいずれかで指定してください。
balanced-effects.tsv
表データはブラウザ内で処理され、アップロードされることはありません。
非対称性は出版バイアスの証明ではありません。異質性、研究デザイン、感度分析と合わせて解釈してください。
paper bananaで、研究方法、メカニズム、ワークフローを分かりやすい科学図にしましょう。
基礎知識
ファンネルプロットは、各研究の効果推定値と精度の指標（通常は標準誤差）を比較する、メタ解析で使われる散布図です。規模が大きく精度の高い研究は上部に、小さい研究は下部に広く分布します。
ばらつきの主因が標本変動であれば、研究点は統合効果の周囲におおむね対称な逆漏斗形を描きます。非対称性は小規模研究効果として検討されることが多いものの、異質性、アウトカム選択、方法の違い、偶然によっても生じます。
本ツールは、逆分散固定効果またはDerSimonian–Lairdランダム効果による統合値を計算します。標準誤差、分散、95％信頼区間から精度を求められ、OR・RR・HRは解析中も対数尺度で扱います。
各研究のMD、SMD、OR、RR、HR、または一般効果量。
標準誤差、分散、または95％信頼区間の上下限。
精度の高い研究ほど上部に表示されます。
非対称性は検討の手掛かりであり、偏りの証明ではありません。
例を読み込んで、データ、モデル、限界線、等高線を確認できます。
エビデンス統合向け
1つのプロットを、探索的確認、チームレビュー、論文作成に活用できます。
抽出した効果量表から、Rスクリプトや表計算グラフを作り直さずに作図できます。
固定効果とランダム効果の中心を比較し、非対称性の原因を検討できます。
信頼限界や等高線を追加し、編集可能なベクター図を出力できます。
ファンネルプロットは探索的診断です。研究デザイン、異質性、選択的報告、事前規定解析と合わせてご確認ください。
出版バイアスは一因にすぎません。真の効果差、小規模研究の方法上の弱点、アウトカム選択、偶然も同様の形を生じます。
約10研究未満では、視覚的パターンと正式な非対称性検定の検出力が低く、誤解を招くことがあります。
効果尺度、精度軸、モデル、等高線の種類、変換方法を記載してください。
透明な統計手法
標準的なメタ解析の規則に従い、変換を明示してブラウザ内で計算します。
標準誤差を直接使用するか、分散の平方根、またはz = 1.95996で両側95％信頼区間から算出します。
MD・SMDは線形尺度、OR・RR・HRは対数尺度で計算して元の比尺度で表示します。
逆分散固定効果またはDerSimonian–Lairdランダム効果を中心とし、中心 ± z × 標準誤差で限界を求めます。
ツールの利点
抽出表から編集可能な図を作り、統計的な背景も保持できます。
R、Python、表計算の数式を書かずに、統計的な裏付けのある図を作成できます。
標準誤差、分散、信頼区間を含む表をそのまま貼り付けられます。
逆分散固定効果とDerSimonian–Lairdランダム効果を比較できます。
OR、RR、HRは計算時に対数変換します。
編集用SVGまたは文書・発表用PNGを出力できます。
計算と出力はブラウザ内で実行され、貼り付けたデータがアップロードされることはありません。
4ステップ
研究単位の表を整え、解析尺度を確認し、設定とともに出力します。
Study、Effectと、SE、Variance、またはLower CI・Upper CIを用意します。CSV、TSV、Excelのコピーに対応します。
MD、SMD、OR、RR、HR、Genericと、固定効果またはランダム効果の中心を選びます。
解釈に応じて95％・99％限界、有意性等高線、研究ラベルを表示します。
無効行、研究数、I²、τ²を確認し、SVG、PNG、JSONを保存して方法欄に設定を記録します。
レビューを続ける
効果量の要約、研究選択の記録、投稿図の準備を進められます。
よくある質問
Study、Effectと、SE、Variance、またはLower CI・Upper CIが必要です。OR、RR、HRを対数尺度で解析するため、正しい効果尺度を選択してください。
Excelの表を貼り付けるか、CSV・TSVをアップロードします。ブラウザ内で更新され、RのインストールなしでSVG・PNGを出力できます。
効果が研究精度とともに変わる可能性を示す手掛かりであり、診断ではありません。異質性、研究方法、アウトカム選択、報告、偶然を確認してください。
いいえ。真の効果差、小規模研究の弱い方法、選択的アウトカム、偶然でも同じ形になります。等高線を追加しても、研究欠落の証明にはなりません。
少数でも作図できますが、疎なパターンは解釈困難です。約10件未満では正式検定の検出力が低いため、ツールに注意が表示されます。
本ツールは反転した標準誤差軸を使用し、精度の高い研究を上部に置きます。標本数を使う設計もありますが、標準誤差とは交換できません。
無効果値の周囲に両側有意性領域を示します。欠落が非有意領域に偏るかを確認できますが、研究背景と合わせた探索的解釈が必要です。
フォレストプロットは各推定値、信頼区間、統合結果を示します。ファンネルプロットは推定値と精度を対応させ、小規模研究パターンを探索します。併用が適切です。
