메타분석용 포레스트 플롯 생성기

연구당 한 행에 레이블, 효과 추정치, 95% 신뢰구간 하한과 상한이 필요합니다. 관련 연구를 묶으려면 선택 항목인 하위그룹 열을 추가하세요. OR, RR, HR, MD 또는 SMD를 선택하면 기준선과 계산에 올바른 척도가 적용됩니다.

Excel 표를 복사해 연구 데이터 입력란에 붙여 넣거나 CSV 또는 TSV 파일을 업로드하세요. Study, Effect, Lower CI, Upper CI, Subgroup 같은 헤더를 사용할 수 있습니다. 포레스트 플롯 생성기는 행을 검증하고, 계정 없이 브라우저에서 차트를 갱신합니다.

프로토콜에서 모든 연구가 하나의 공통된 실제 효과를 공유한다고 가정하면 고정효과 모형을 사용하고, 실제 효과가 연구마다 다를 수 있다면 랜덤효과 모형을 사용합니다. I²만으로 결정하지 말고 검토 질문, 연구 간 비교 가능성, 사전에 정한 방법을 반영하세요. 여기에서 두 결과를 비교한 뒤 최종 선택의 근거를 논문에 제시하세요.

포레스트 플롯 생성기는 각 95% 신뢰구간에서 표준오차를 산출하고 역분산 가중을 적용합니다. 랜덤효과에서는 가중치를 정규화하기 전에 DerSimonian–Laird 방법으로 연구 간 분산 τ²를 추정합니다. 통합효과 다이아몬드는 선택한 모형에서 얻은 가중 추정치와 95% 신뢰구간을 표시합니다.

통합효과 옵션을 끄면 요약 다이아몬드 없이 개별 추정치와 신뢰구간을 표시할 수 있습니다. 임상적, 방법론적 또는 개념적 차이 때문에 하나의 통합 추정치가 오해를 일으킬 수 있을 때 적절한 제시 방식입니다. 연구를 하위그룹별로 정렬하고 일관된 효과 척도에서 비교할 수도 있습니다.

확대 가능한 편집에는 SVG, 논문이나 발표 자료에는 PNG, 계산 결과에는 CSV를 사용하세요. 그림은 워터마크 없이 연구 레이블, 신뢰구간, 모형 가중치, 통합 통계량, 이질성 정보를 유지합니다. 제출 전에 대상 학술지가 요구하는 크기, 글꼴, 해상도, 파일 형식을 확인하세요.

OR, RR, HR은 양수이고 효과 없음의 값이 1입니다. 로그 척도에서 통합하고 표시하면 역수 관계의 효과를 대칭적으로 다루고 신뢰구간의 수학적 일관성을 유지할 수 있습니다. MD와 SMD는 효과 없음의 값이 0인 선형 척도를 사용합니다.