单因素回归后，如何绘制森林图

森林图（Forest plot）是用于展示单因素回归结果的一种图形，其中每个条形代表一个变量，条形的长度表示该变量的效应大小，而置信区间（CI）则用线条表示。以下是绘制森林图的一些步骤：

1. 将回归结果按照效应大小进行排列，最小的在底部，最大的在顶部。
2. 为每个变量绘制一个条形，条形的长度表示效应大小。可以使用横线或点来表示效应的置信区间（CI）。
3. 如果你的数据集包含多个组别或子样本，可以为每个组别或子样本绘制一个条形，并将它们按照效应大小排列。
4. 如果你想要绘制森林图并比较多个模型或变量，可以使用不同的颜色来区分它们。

下面是一个使用 R 语言绘制森林图的示例代码：

library(metafor)

# 读入数据
data(dat.bcg)
dat <- dat.bcg

# 进行回归分析
res <- rma(ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat)

# 绘制森林图
forest(res, slab=paste(dat$author, dat$year, sep=", "), xlim=c(-6, 10), at=log(c(0.05, 0.25, 1, 4)), ilab=cbind(dat$tpos, dat$tneg, dat$cpos, dat$cneg), ilab.xpos=c(-2, -1, 1, 2), cex=0.8, ylim=c(-2, 22))

该代码使用了 `metafor` 包中的 `forest` 函数来绘制森林图。其中，`res` 是回归分析的结果，`slab` 是每个变量的标签，`xlim` 和 `ylim` 分别设置了 X 和 Y 轴的范围，`ilab` 和 `ilab.xpos` 分别设置了每个条形上方的标签和它们的位置，`cex` 设置了标签的大小。你可以根据自己的数据和需要调整这些参数。