屏幕前的读者朋友你好啊，因为后台有很多读者留言想让我出一期关于R语言做出来较为精美的森林图的教程，而我在之前的推文（公众号：全哥的学习生涯）里并未对森林图的设置有过多的讲解，所以我整理了本文。如果按meta分析默认的forest命令执行的话，做出来的森林图并不美观，且图片很多区域呈现的结果也并未必是我们想要的，因此，该如何设置调整森林图呢？在这里，我以某药物疗效的临床实验数据为例进行说明，需要原始数据集进行练手以及源程序代码的读者直接在公众号（全哥的学习生涯）内回复“森林图绘制”即可获得。原始的森林图和调整后的森林图如下图1,2对比。
此数据导入R后如图3所示：
meta分析的程序代码如图所示：
其中Events.E, Total.E, Events.C, Total.C 分别为实验组的发生次数/ 样本总量，对照组的发生次数/ 样本总量，data为metabin函数使用数据的来源，sm为合并统计量的形式("RR", "OR", "RD", or "ASD")，comb.fixed 及comb.random 为效应模型的选择(“固定"，"随机")，studlab为指向矩阵中标签信息的向量，当指向多个标签信息时应借用paste函数。
森林图（见图1）的绘制需要采用forest函数，将上述步骤处理好的Meta 分析处理后的数据载入，根据作者需求，对便签名称、文字大小及字体、图形位置与色彩进行设定即可。森林图代码（公众号：全哥的学习生涯）的调整如图5所示。
1.family 为字体设定函数（“serif”- 衬线、“sans”-无衬线、“mono”-等宽），
2.fontsize为字体大小设定函数，这里为9.5号。
3.lab.e、lab.c为对应分组的展示标签，这里分别为“实验组”，“对照组”。
4.lwd 为图形线段的粗细，这里设置为2号。
5.col 为颜色定义函数
其中
（1）col.diamond.fixed和col.diamond.random可分别定义固定效应模型及随机效应模型合并统计量的符号指代(即菱形块颜色)，.lines即菱形块边界的颜色。
（2）col.square为研究个体效应量（即方块）的颜色定义函数。
（3）col.study为可信区间（线段）的颜色定义函数。
6.lty 为线条虚实样式定义函数（“0”- 不画线、“1”- 实线、“2”- 虚线、“3”- 点线、“4”- 点划线、“5”- 长划线、“6”- 点长划线）
7.plotwidth为图形整体宽度的定义函数。
8.Colgap为森林图中各个区块之间间隔的定义函数，此操作较为繁琐，需多次尝试方可寻找最佳数值。
其中（1）colgap.forest.left和colgap.forest.right 分别为森林图和左右数据信息间隔宽度。
（2）colgap.left和colgap.right为各列数据信息之间的间隔宽度。
（3）just.forest为各列数据信息对齐的定义函数（“left”-左对齐、“right”-右对齐、“center”-居中）
最终的效果图如下图所示。
另一个问题是有读者朋友问用R软件做Meta分析所显示的森林图不完整解决方法，这种情况往往发生在纳入文献较多时。
以R软件自带的Olkin95数据为例，使用如下命令做meta分析：
library("meta" )
data(Olkin95)
meta1<-metabin(event.e,n.e,event.c,n.c,data=Olkin95,sm="OR",studlab=paste(author, year,sep=”-”))
forest(meta1)
森林图的显示如下图(图7)：
只能显示中间部分，在窗口中直接调整不了大小
解决方法是在绘制森林图之前使用命令
jpeg("picture.jpeg",height=1300,width=800)
forest(meta1)
dev.off()
使森林图输出为一个jpeg格式的文件储存（在工作空间里），这里的height，width可以自己调整，本人测试对于这个Meta分析森林图的图片高1300-宽800较合适
使用后输出完整图片为图8所示
即可显示完全，同样也以使用PDF()，png()等命令输出。
最后，如果屏幕前的你对R语言学习还有什么问题和看法，或者对本公众号（全哥的学习生涯）有什么建议，欢迎给我留言，或者直接添加我的个人微信（公众号内菜单栏”与我联系—联系方式“可获得）
