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用于元分析的在线森林图制作工具

在线森林图生成器:制作发表级元分析森林图

粘贴 Excel 研究数据或上传 CSV,即可为元分析制作森林图。可比较固定效应与随机效应、检查异质性,并导出 SVG 或 PNG,无需注册,不加水印。

从 Excel 粘贴或上传 CSV固定效应与随机效应Q、I²、τ² 与合并效应SVG 和 PNG,无水印

研究数据与模型

粘贴包含研究、效应值、置信区间下限、置信区间上限和可选亚组列的表格。

clinical-odds-ratios.tsv

研究数值和置信区间已就绪。

除非您选择在 PaperBanana Studio 中打开图件,否则研究数据只会保留在您的浏览器中。

实时森林图

10
项研究
0.77
合并效应
0.00%
I²
0.00
τ²
Treatment effect across included studies显示各研究效应值、95% 置信区间、模型权重、合并效应值和异质性统计量的森林图。Treatment effect across included studiesOR · 随机效应(DL) · 95% CI研究OR效应值(95% CI)权重Smith 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%合并效应0.77 [0.70, 0.85]预测区间Q = 7.73 · I² = 0.00% · τ² = 0.000.330.480.691.011.47治疗组更优对照组更优

采用逆方差法合并,并计算 95% 置信区间。随机效应使用 DerSimonian–Laird 估计量。提交前,请对照您的综述方案核对模型。

还需要为论文制作科研插图?

使用 paper banana,将研究方法、机制与流程转成清晰的科研图片。

森林图基础

元分析森林图展示哪些信息

森林图在同一对齐标尺上展示元分析中每项研究的效应值。方块代表效应值,水平线代表其置信区间,方块大小反映该研究在所选模型中的权重。

垂直参考线表示无效应:比值比、相对危险度和风险比以 1 为无效应值,均数差以 0 为无效应值。适合合并时,菱形汇总合并效应;Q、I² 和 τ² 描述研究间的异质性。

本工具可直接读取研究人员已保存在 Excel 中的效应值和置信区间。它会校验各行数据、推导标准误、计算固定效应或 DerSimonian–Laird 随机效应结果,并以 SVG 保留可编辑的最终图件。

01

研究效应值

方块表示每项纳入研究报告的效应值。

02

置信区间

水平线表示该效应值的精确程度。

03

研究权重

方块大小反映所选模型中的逆方差权重。

04

合并效应菱形

菱形表示合并效应及其 95% 置信区间。

方法学参考

依据权威来源核对森林图方法

用本工具准备图件后,请对照您的方案和权威指南核对效应指标、模型选择和报告细节。

来源复核时间:2026 年 9 月

来源重点适用场景参考资料

来源

Cochrane Handbook

重点

元分析方法

适用场景

确认效应指标、是否适合合并、如何解释异质性,以及固定效应或随机效应是否符合综述方案。

参考资料

Chapter 10

来源

CDC

重点

森林图呈现

适用场景

检查必填研究字段、标签、坐标轴选择、置信区间,以及图旁使用的通俗说明。

参考资料

Forest Plot Guidelines

来源

metafor

重点

统计实现

适用场景

对照成熟的 R 实现,核对逆方差加权、固定效应分析、DerSimonian–Laird 随机效应和森林图输出。

参考资料

rma.uni Reference

图表美观不代表不相容的研究适合合并。解读合并效应菱形之前,请先审查临床异质性和方法学异质性。

适用于 OR、RR、HR、MD 和 SMD 数据的森林图生成示例

加载示例,查看研究数据表、模型、权重、置信区间、合并效应和亚组布局。

专为证据综合设计

为综述、学位论文和稿件创建森林图

从 Excel 制作初版图件,审查模型和异质性,再导出便于合作者核查的图件。

医学研究人员根据系统综述数据创建森林图

系统综述与学位论文

将提取效应值的电子表格转换为清晰图件,无需在 Excel 中手动制作误差线。

生物统计学人员审查森林图异质性和模型结果

元分析模型审查

比较固定效应与随机效应,并同时查看合并效应值、权重、Q、I² 和 τ²。

研究团队在修稿时审查发表级森林图

稿件修订

更新一项研究或一个亚组后直接导出新的 SVG 或 PNG,无需重建整张图。

工具能做什么

根据 Excel 或 CSV 数据创建森林图

数据输入、模型选择、计算和导出在同一个浏览器工作流程中衔接。

从整洁、可绘图的研究数据开始

自动映射常见的 Excel 和 CSV 列标题,跳过不完整的行,并标记未包含所报告效应值的区间。

用您的数据试试
检查效应值和置信区间列的森林图数据校验流程

报告前比较固定效应与随机效应

无需重新输入数据即可切换合并模型,并查看权重、合并效应菱形、Q、I² 和 τ² 如何变化。

用您的数据试试
森林图模型结果旁的固定效应与随机效应控件

导出可编辑的期刊投稿图件

下载可编辑的 SVG 或高分辨率 PNG,保留研究标签、精确区间、权重和方法说明。

用您的数据试试
森林图 SVG、PNG 和结果 CSV 的发表导出流程

研究人员为何使用它

从容比较固定效应与随机效应

把审核时间用于判断研究是否适合合并,而不是处理图表变通方案和手动对齐。

支持 Excel

粘贴已有数据

从 Excel、CSV 或 TSV 直接生成图表,无需经过冗长的数据录入向导。

实时分析

立即查看模型变化

在同一视图中切换固定效应与随机效应,并查看权重和合并结果的变化。

便于审核

保持统计信息透明

显示图中每项研究的确切效应值、95% 置信区间、权重、Q、I² 和 τ²。

不强制合并

自行决定是否合并

当临床异质性或方法学异质性不支持单一汇总结果时,可隐藏合并效应菱形。

导出 SVG

保留矢量品质

使用 SVG 便于后续编辑,使用高分辨率 PNG 适配 Word、幻灯片和常见投稿系统。

默认保护隐私

未发表数据留在本地

数据解析和计算在浏览器中完成,除非您主动选择在编辑器中打开图件。

四步工作流程

4 步根据 Excel 数据制作森林图

准备研究效应值、导入表格、选择分析模型,然后导出完成的森林图。

01

准备研究效应值和 95% 置信区间

每项研究占一行,包含标签、效应值、置信区间下限、置信区间上限及可选亚组。

02

粘贴 Excel 数据或上传 CSV

本工具可识别常见列标题,并报告无法安全绘制的行。

03

选择效应指标和模型

选择 OR、RR、HR、MD 或 SMD,再比较固定效应与 DerSimonian–Laird 随机效应。

04

审查并导出森林图

检查研究权重、合并效应菱形、预测区间和异质性,再导出 SVG、PNG 或结果 CSV。

开始绘图
从 Excel 研究数据到发表级森林图的四步工作流程
生成器负责绘图和计算;研究团队仍需判断各研究是否相容,并选择合适的模型。

继续您的综述

继续系统综述工作流程

记录研究筛选过程,检查小研究效应,核对期刊要求,并转换导出的森林图以便投稿。

查看所有工具
用于系统综述筛选数量的 PRISMA 流程图生成器

PRISMA 流程图生成器

用于检查元分析小样本研究效应的漏斗图制作工具

漏斗图制作工具

检查森林图投稿要求的期刊图件检查工具

期刊图片规格检查器

将森林图转换为 TIFF、JPEG 或 PDF 的科研图片格式转换器

科研图片格式转换器

常见问题

森林图生成器问题解答

创建森林图需要哪些数据?+

森林图要求每项研究占一行,并包含标签、效应值、95% 置信区间下限和上限。您可添加亚组列对相关研究分组,再选择 OR、RR、HR、MD 或 SMD,使参考线和计算使用正确标尺。

如何根据 Excel 或 CSV 数据制作森林图?+

从 Excel 复制表格并粘贴到研究数据字段,或上传 CSV 或 TSV 文件。列标题可使用研究、效应值、置信区间下限、置信区间上限和亚组。森林图生成器会校验各行,并在当前浏览器中更新图表,无需注册账户。

森林图应使用固定效应模型还是随机效应模型?+

当方案假定所有研究共享一个真实效应时,可使用固定效应模型;当真实效应可能因研究而异时,可使用随机效应模型。选择应依据综述问题、研究相容性和预先设定的方法,而不能仅依据 I²。您可在此比较两种结果,再在稿件中说明最终选择。

森林图生成器如何计算权重和合并效应?+

森林图生成器根据各项研究的 95% 置信区间推导标准误,并采用逆方差加权。随机效应在权重归一化前加入 DerSimonian–Laird 研究间方差估计值 τ²。合并效应菱形显示所选模型计算的加权效应值及其 95% 置信区间。

如何创建不合并研究的森林图?+

关闭合并效应选项,即可显示各项研究的效应值和置信区间,而不显示汇总菱形。当临床、方法学或概念差异导致单一合并效应可能产生误导时,适合采用这种呈现方式。您仍可按亚组排列研究,并在统一的效应标尺上比较。

发表级森林图可以导出哪些格式?+

可导出 SVG 进行缩放编辑,导出 PNG 用于稿件或演示文稿,还可导出包含计算结果的 CSV。图件无水印,并保留研究标签、置信区间、模型权重、合并统计量和异质性详情。投稿前,请确认目标期刊对尺寸、字体、分辨率和文件格式的要求。

为何比值指标使用对数标尺?+

比值比、相对危险度和风险比均为正数,无效应值为 1。在对数标尺上合并和绘制,可对称表示互为倒数的效应,并保持置信区间的数学一致性。均数差和标准化均数差使用线性标尺,以 0 为无效应值。

准备好绘制您的研究了吗?

立即创建发表级森林图

粘贴研究数据表、比较模型、检查异质性并导出清晰图件,无需在 Excel 中重建误差线。无需注册。

立即创建森林图