森林图生成器
把各研究的 meta 分析数据变成可投稿的图
描述你的 meta 分析或系统综述结果——研究名称、效应量和 95% 置信区间，AI 即可生成清晰的森林图：按权重缩放的点、置信区间须线、无效应参考线和合并效应菱形，可直接用于论文和报告。
森林图示例
点击任意示例载入其提示词，或以此为起点制作你自己的森林图。
这个森林图生成器能做什么？
它把你对 meta 分析结果的描述转成一张清晰、带标注的森林图——把每项研究的效应量画成一个点，配以横向的 95% 置信区间须线，点的大小通常按研究权重缩放，还有一条垂直的无效应参考线，以及底部表示合并估计的菱形。你描述纳入的研究、效应指标和置信区间，AI 就画好点、须线、参考线、标签和菱形，让各研究间的规律一眼可见。SciDraw AI 负责帮你绘制和美化图形；统计模型计算、异质性评估和系统综述方法仍需由你或专业 meta 分析软件完成。
为什么用森林图生成器
- 森林图是用一张图展示 meta 分析和系统综述结果的标准方式。
- 手动排布研究标签、权重点、置信区间须线和合并菱形既繁琐又费时。
- 清晰的无效应线和合并菱形让总体方向和精度对读者一目了然。
- 审稿人和期刊期待论文、海报和报告里有清晰易读的森林图。
- 从描述重新生成，比每次改标签或分组都重新调整图形快得多。
如何制作森林图
先确定效应指标——比值比 OR、风险比 RR、风险比/危险比 HR 或均数差——比值类指标用对数刻度，差值类指标用线性刻度。列出各项研究及其效应量和 95% 置信区间，设定无效应参考线（比值类为 1，差值类为 0），并说明点是否按研究权重缩放。注明亚组以及要展示的合并（固定效应或随机效应）菱形。生成图后，对照你的分析核对数值、区间和标签并反复调整。请先在统计工具里算好合并估计和异质性，生成器只负责按你指定的内容绘制。
森林图的组成
- 研究标签——左侧列出研究名称，常附年份或样本量。
- 效应点——每项研究的效应量，通常按其在分析中的权重缩放。
- 置信区间——表示每项研究 95% 置信区间的横向须线。
- 无效应线——比值类指标位于 1、差值类指标位于 0 的垂直参考线。
- 合并菱形——底部表示固定效应或随机效应的合并估计。
- 亚组行——分组的研究，必要时附各亚组的合并结果。
森林图生成器常见问题
什么是森林图？
森林图是 meta 分析和系统综述中使用的图，把每项研究的效应量画成一个点，配以横向 95% 置信区间须线，并对照一条垂直的无效应参考线。底部的菱形表示固定效应或随机效应的合并估计。
制作森林图需要哪些数据？
每项研究需要一个效应量（如比值比、风险比、危险比或均数差）、其 95% 置信区间，以及一个研究标签。要画合并菱形，还需提供合并估计及其区间，并可选地提供各研究的权重。
支持哪些效应指标？
你可以描述比值比、风险比、危险比、均数差，或患病率这类比例。比值类指标用对数刻度、无效应线位于 1；差值类指标用线性刻度、参考线位于 0。
能展示亚组和合并结果吗？
可以。你可以把研究分成亚组，每个亚组配一个合并菱形，再加一个总体合并菱形，并标注异质性（如 I²）。菱形展示的是你提供的估计值。
它会替我计算 meta 分析的统计量吗？
不会。SciDraw AI 负责帮你绘制和美化图形。合并效应、权重、异质性（I²）以及系统综述方法应由你或专业 meta 分析工具完成，生成器只呈现你提供的数值。
可以导出可编辑的图吗？
SciDraw AI 可以导出矢量格式，方便你之后微调标签、刻度和置信区间。投稿前请务必对照原始分析核对图形。
