Forest-Plot-Generator
Studienbezogene Metaanalyse-Daten in eine publikationsreife Abbildung verwandeln
Beschreibe deine Metaanalyse- oder Systematic-Review-Ergebnisse — Studiennamen, Effektstärken und 95-%-Konfidenzintervalle — und die KI zeichnet einen sauberen Forest-Plot mit gewichteten Punkten, KI-Whiskern, einer Linie ohne Effekt und einer gepoolten Gesamt-Raute, fertig für Manuskripte und Vorträge.
Forest-Plot-Beispiele
Klicke auf ein Beispiel, um den zugehörigen Prompt zu laden, oder nutze es als Ausgangspunkt für deinen eigenen Forest-Plot.
Was leistet dieser Forest-Plot-Generator?
Er verwandelt die Beschreibung deiner Metaanalyse-Ergebnisse in einen sauberen, beschrifteten Forest-Plot — die Abbildung, die die Effektstärke jeder Studie als Punkt mit horizontalen 95-%-Konfidenzintervall-Whiskern darstellt, wobei die Punkte oft nach Studiengewicht skaliert sind, ergänzt um eine vertikale Linie ohne Effekt und eine gepoolte Gesamt-Raute am unteren Rand. Du beschreibst deine Studien, das Effektmaß und die Intervalle, und die KI zeichnet Punkte, Whisker, Referenzlinie, Beschriftungen und Raute, sodass das Muster über die Studien hinweg auf einen Blick erkennbar ist. SciDraw AI hilft dir, die Abbildung zu zeichnen und ansprechend zu gestalten; die statistische Modellierung, die Heterogenitätsbewertung und die Methodik des systematischen Reviews bleiben bei dir oder deiner spezialisierten Metaanalyse-Software.
Warum einen Forest-Plot-Generator nutzen
- Forest-Plots sind die übliche Art, Metaanalyse- und Systematic-Review-Ergebnisse in einer einzigen Abbildung darzustellen.
- Studienbeschriftungen, gewichtete Punkte, KI-Whisker und eine Gesamt-Raute von Hand zu setzen ist fummelig und langsam.
- Eine klare Linie ohne Effekt und eine gepoolte Raute machen Gesamtrichtung und Präzision für jede Leserin offensichtlich.
- Gutachter und Zeitschriften erwarten einen sauberen, gut lesbaren Forest-Plot für Paper, Poster und Vorträge.
- Aus einer Beschreibung neu zu generieren ist schneller, als die Abbildung bei jeder geänderten Beschriftung oder Gruppierung neu zu gestalten.
So erstellst du einen Forest-Plot
Beschreibe dein Effektmaß — Odds Ratio, Risk Ratio, Hazard Ratio oder Mittelwertdifferenz — und wähle eine logarithmische Achse für Verhältnismaße oder eine lineare Achse für Differenzen. Liste deine Studien mit ihren Effektstärken und 95-%-Konfidenzintervallen auf, lege die Linie ohne Effekt fest (1 für Verhältnisse, 0 für Differenzen) und gib an, ob die Punkte nach Studiengewicht skaliert werden sollen. Vermerke etwaige Subgruppen und die gepoolte (Fixed- oder Random-Effects-)Gesamt-Raute, die angezeigt werden soll. Generiere die Abbildung, prüfe dann Werte, Intervalle und Beschriftungen gegen deine Analyse und verfeinere sie. Berechne die gepoolten Schätzungen und die Heterogenität vorher in deinem Statistik-Tool; der Generator zeichnet, was du angibst.
Bestandteile eines Forest-Plots
- Studienbeschriftungen — Studiennamen, oft mit Jahr oder Stichprobengröße, links aufgelistet.
- Effektpunkte — die Effektstärke jeder Studie, oft nach ihrem Gewicht in der Analyse skaliert.
- Konfidenzintervalle — horizontale Whisker, die das 95-%-KI jeder Studie zeigen.
- Linie ohne Effekt — eine vertikale Referenz bei 1 für Verhältnismaße oder 0 für Differenzen.
- Gesamt-Raute — die gepoolte Fixed- oder Random-Effects-Schätzung am unteren Rand.
- Subgruppenzeilen — gruppierte Studien mit Subgruppen-Zusammenfassungen, wo verwendet.
Häufige Fragen zum Forest-Plot-Generator
Was ist ein Forest-Plot?
Ein Forest-Plot ist eine in Metaanalysen und systematischen Reviews verwendete Abbildung, die die Effektstärke jeder Studie als Punkt mit horizontalen 95-%-Konfidenzintervall-Whiskern gegen eine vertikale Linie ohne Effekt darstellt. Eine Gesamt-Raute am unteren Rand repräsentiert die gepoolte Fixed- oder Random-Effects-Schätzung.
Welche Daten brauche ich für einen Forest-Plot?
Für jede Studie brauchst du eine Effektstärke (etwa Odds Ratio, Risk Ratio, Hazard Ratio oder Mittelwertdifferenz), ihr 95-%-Konfidenzintervall und eine Studienbeschriftung. Um die Gesamt-Raute zu zeichnen, gibst du außerdem die gepoolte Schätzung und ihr Intervall an, optional auch das Gewicht jeder Studie.
Welche Effektmaße werden unterstützt?
Du kannst Odds Ratios, Risk Ratios, Hazard Ratios, Mittelwertdifferenzen oder Anteile wie Prävalenz beschreiben. Verwende eine logarithmische Achse für Verhältnismaße mit der Linie ohne Effekt bei 1 und eine lineare Achse für Differenzen mit der Linie bei 0.
Kann er Subgruppen und eine gepoolte Zusammenfassung zeigen?
Ja. Du kannst Studien in Subgruppen mit je einer Gesamt-Raute pro Subgruppe plus einer übergreifenden gepoolten Raute gliedern und die Heterogenität (zum Beispiel I²) ausweisen. Die Rauten zeigen die von dir angegebenen Schätzungen.
Berechnet er die Metaanalyse-Statistik für mich?
Nein. SciDraw AI hilft dir, die Abbildung zu zeichnen und ansprechend zu gestalten. Der gepoolte Effekt, die Gewichte, die Heterogenität (I²) und die Methodik des systematischen Reviews sollten von dir oder einem spezialisierten Metaanalyse-Tool stammen; der Generator stellt die von dir gelieferten Werte dar.
Kann ich eine bearbeitbare Abbildung exportieren?
SciDraw AI kann in Vektorformate exportieren, sodass du Beschriftungen, Skalen und Konfidenzintervalle nachträglich feinjustieren kannst. Prüfe die Abbildung vor dem Einreichen stets gegen deine zugrunde liegende Analyse.
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