免费漏斗图生成器
用纯文字描述即可生成Meta分析漏斗图
描述各研究的效应量、精确度或标准误，以及需要展示的置信区间漏斗，AI将绘制出清晰、专业的漏斗图——适用于系统综述、Meta分析和发表偏倚评估。
AI 漏斗图生成器
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示例这是示例结果。描述你的内容,生成你自己的。
漏斗图示例
点击任意示例加载其提示语，或将其作为自定义漏斗图的起点。
什么是漏斗图？
漏斗图是Meta分析中用于评估发表偏倚和小样本研究效应的散点图，将每项研究的效应量绘制在x轴上，并将其精确度（通常为标准误）绘制在y轴上。样本量大、精确度高的研究位于顶部，并紧密聚集在合并效应附近；样本量小、精确度低的研究则向底部扩散，因此一套完整的研究会构成对称的倒漏斗形状。这款漏斗图生成器能将文字描述转化为清晰、带标注的图形——你描述效应量、精确度、合并效应和置信区间漏斗，AI即可生成比例准确的图形，坐标轴标题清晰、研究点齐全，并绘制漏斗置信区间线，全程无需统计软件或编程。
为什么要使用漏斗图生成器
- 漏斗图是系统综述和Meta分析中检查发表偏倚与小样本研究效应的标准可视化方法。
- 在R（metafor）、Stata或RevMan中制作发表级别的漏斗图需要繁琐的设置和格式调整，分散对分析本身的注意力。
- 学习Meta分析的学生，通过标注清晰的漏斗图能更透彻地理解不对称性与偏倚。
- 研究人员和审稿人需要能快速制作、用于研究方案、幻灯片和期刊投稿的漏斗图。
- 修改效应量、精确度或置信区间漏斗后重新生成，远比手动编辑绘图代码快得多。
如何制作漏斗图
指定x轴的效应指标（如比值比、风险比或标准化均数差）和y轴的精确度指标（标准误，通常倒置使精确度高的研究位于顶部）。描述你的研究，以及散布应呈对称还是不对称。然后添加所需的可视化特征：合并效应处的竖线、95%置信区间漏斗线或伪置信限、坐标轴标题和图表标题。生成漏斗图后，检查坐标轴、漏斗线和研究点分布，如有不清晰之处，修改描述后重新生成。
漏斗图的组成部分
- x轴（效应量）——展示每项研究效应指标的横向刻度，如对数比值比或均数差。
- y轴（精确度）——展示标准误或精确度的纵向刻度，通常倒置，使精确度最高的研究位于顶部。
- 竖直参考线——位于合并（汇总）效应处的竖线，各研究应围绕其居中分布。
- 漏斗置信区间线——倒置的V形95%置信区间（或伪置信区间）线，向底部逐渐变宽。
- 研究点——每项研究对应一个标记，按其效应量和精确度定位。
- 对称性解读——对称漏斗提示无偏倚，不对称则暗示存在发表偏倚或小样本研究效应。
漏斗图生成器 FAQ
什么是漏斗图？
漏斗图是Meta分析中用于检查发表偏倚的散点图。每项研究按其效应量（x轴）和精确度（通常为标准误，y轴）定位，因此精确度高的研究聚集在顶部，样本量小的研究向底部扩散，构成倒漏斗形状。对称的漏斗提示偏倚较小，而不对称的漏斗可能提示存在发表偏倚或小样本研究效应。
如何在线制作漏斗图？
输入一段简短描述，例如一张含20项研究的漏斗图，x轴为效应量、y轴为标准误，并附95%置信区间漏斗线和合并效应竖线。SciDraw AI 随后会绘制一张干净、带标注的漏斗图。你可以调整措辞并重新生成，直到漏斗图符合你的需求。
漏斗图的坐标轴和形状代表什么？
x轴是效应量（例如对数比值比或均数差），y轴是研究的精确度，通常为倒置绘制的标准误，使精确度最高的研究位于顶部。在无偏倚时，研究会围绕合并效应在倒漏斗内对称散布。不对称——即某一底部角落缺失研究——提示存在发表偏倚或小样本研究效应，即结果不显著的小型研究未被充分报告。
漏斗图与销售/营销漏斗图是一回事吗？
不是。本工具制作的是统计学中的Meta分析漏斗图，它将效应量与精确度作图，用于评估各研究间的发表偏倚；而不是展示从认知到购买各转化阶段的营销或销售漏斗图。如果你需要用于系统综述的Meta分析漏斗图，那么这款工具正是你要找的。
漏斗图生成器免费吗？
可以免费上手。注册账号后即可获得免费额度，立刻开始生成漏斗图；如果你需要经常制作大量Meta分析图表和漏斗图，也提供付费套餐。
它适合系统综述和Meta分析研究吗？
当然适合。这些漏斗图非常适合系统综述、Meta分析研究和证据综合课程，也适用于研究方案、幻灯片和期刊投稿。你可以生成一张标注清晰的漏斗图，针对综述所涵盖的具体研究集合，展示对称性、不对称性或小样本研究效应。
