फ़ॉरेस्ट प्लॉट मेकर
हर अध्ययन का अनुमान और उसकी निचली व उच्च विश्वास सीमाएँ दर्ज करें और फ़ॉरेस्ट प्लॉट पाएँ: हर अध्ययन के लिए रेखा पर एक वर्ग, वैकल्पिक सारांश हीरा, शून्य-प्रभाव की रेखा, और प्लॉट के बगल में छपी संख्याएँ। अनुपात मापों को लॉग स्केल पर दिखाया जाता है, जहाँ कोई प्रभाव 1 पर होता है; अंतरों को रैखिक स्केल पर, जहाँ कोई प्रभाव 0 पर होता है। प्लॉट आपकी दी हुई संख्याएँ जस की तस दिखाता है — यह कुछ भी मिलाता नहीं। SVG या PNG में डाउनलोड करें। निःशुल्क, पंजीकरण आवश्यक नहीं, और आपका डेटा आपके ब्राउज़र में रहता है।
जैसे लिखें: Adams 2015, 0.72, 0.48, 1.08, 14.2 — अध्ययन का नाम, उसका अनुमान, विश्वास अंतराल की निचली और उच्च सीमाएँ, और वैकल्पिक रूप से प्रतिशत में उसका भार। पहली पंक्ति में कॉलम के नाम हों तो उसे अनदेखा किया जाता है। अगर आपकी संख्याओं में दशमलव कॉमा हैं, तो सेल के बीच सेमीकोलन (;) का उपयोग करें।
प्लॉट बिल्कुल वही संख्याएँ बनाता है जो आप दर्ज करते हैं। यह अध्ययनों को नहीं मिलाता और कुछ भी दोबारा अनुमानित नहीं करता — सारांश पंक्ति के लिए संयुक्त परिणाम खुद दर्ज करें।
6 अध्ययन
प्लॉट को तालिका के रूप में देखें
| अध्ययन | अनुमान | निचली सीमा | उच्च सीमा | भार (%) |
|---|---|---|---|---|
| Adams 2015 | 0.72 | 0.48 | 1.08 | 14.20 |
| Baker 2016 | 0.65 | 0.41 | 1.03 | 11.80 |
| Chen 2018 | 0.88 | 0.70 | 1.11 | 27.50 |
| Diaz 2019 | 0.59 | 0.37 | 0.94 | 10.40 |
| Evans 2021 | 0.81 | 0.66 | 0.99 | 36.10 |
| समग्र (सारांश) | 0.78 | 0.68 | 0.89 |
शीर्षक और आकृति की शैली
छवि से शीर्षक हटाकर आकृति संख्या को बोल्ड और शीर्षक को इटैलिक में ऊपर रखता है — APA 7 का लेआउट।
फ़ॉरेस्ट प्लॉट मेकर का उपयोग कैसे करें
- 1. अध्ययन दर्ज करें। हर पंक्ति में एक:
अध्ययन, अनुमान, निचली सीमा, उच्च सीमाऔर, अगर उपलब्ध हो, प्रतिशत मेंभार। पहली पंक्ति में कॉलम के नाम हों तो उसे अनदेखा किया जाता है। - 2. स्केल चुनें। ऑड्स, रिस्क या हैज़र्ड अनुपात के लिए अनुपात चुनें (लॉग स्केल, शून्य-प्रभाव 1 पर)। माध्य अंतर, मानकीकृत माध्य अंतर या सहसंबंध के लिए अंतर चुनें (रैखिक स्केल, शून्य-प्रभाव 0 पर)।
- 3. अगर सारांश हो तो सारांश पंक्ति जोड़ें। अपना संयुक्त परिणाम आखिरी पंक्ति के रूप में टाइप करें और अंतिम पंक्ति को सारांश हीरे के रूप में बनाएँ चिह्नित रखें। हर पंक्ति को अध्ययन के रूप में बनाने के लिए इसे हटा दें।
- 4. नाम दें। माप का नाम, अंतराल का नाम, दशमलव स्थान, और शून्य-प्रभाव की रेखा के दोनों ओर के लेबल सेट करें, जैसे उपचार के पक्ष में और नियंत्रण के पक्ष में।
- 5. डाउनलोड करें। SVG या PNG लें। प्लॉट के नीचे की तालिका हर संख्या सूचीबद्ध करती है, उन पाठकों के लिए जो छवि नहीं देख सकते।
इनपुट का सिंटैक्स
पंक्तियाँ और वे क्या बनाती हैं
अध्ययन, OR, निचली, उच्च, भार % Adams 2015, 0.72, 0.48, 1.08, 14.2 Chen 2018, 0.88, 0.70, 1.11, 27.5 Evans 2021, 0.81, 0.66, 0.99, 36.1 समग्र, 0.78, 0.68, 0.89
हर अध्ययन रेखा पर अपने ऑड्स अनुपात पर एक वर्ग है, जो उसकी निचली से उच्च सीमा तक फैली है; जिस अध्ययन का भार अधिक है उसका वर्ग बड़ा होता है। समग्र में कोई भार नहीं है और वह हीरे के रूप में बनता है, क्योंकि वह आखिरी पंक्ति है। मान उदाहरण के लिए गढ़े गए हैं।
जिस पंक्ति का अनुमान उसकी सीमाओं के बीच नहीं है, जिस अनुपात का मान लॉग स्केल पर शून्य या उससे कम है, या जिसमें कोई संख्या नहीं है — उसे कारण के साथ छोड़ दिया जाता है। अगर आपकी संख्याओं में दशमलव कॉमा हैं, तो सेल के बीच सेमीकोलन (;) का उपयोग करें।
अनुपातों के लिए लॉग स्केल क्यों
2 का अनुपात 0.5 के अनुपात जितने ही आकार का प्रभाव दर्शाता है, पर उल्टी दिशा में। रैखिक अक्ष पर 2 शून्य-प्रभाव की रेखा से पूरी एक इकाई दूर होगा और 0.5 केवल आधी इकाई, इसलिए सुरक्षात्मक प्रभाव हानिकारक प्रभाव से छोटे दिखेंगे। लॉग अक्ष पर दोनों 1 के दोनों ओर बराबर दूरी पर बैठते हैं, और विश्वास अंतराल, जो लॉग स्केल पर सममित होते हैं, सममित दिखते हैं। अंतरों में ऐसी विषमता नहीं होती, इसलिए वे रैखिक अक्ष पर शून्य-प्रभाव के साथ दिखाए जाते हैं।
यह प्लॉट क्या नहीं करता
यह उपकरण वही बनाता है जो आप देते हैं। यह अध्ययनों को नहीं मिलाता, उनका भार तय नहीं करता, विषमता (heterogeneity) की जाँच नहीं करता, और विश्वास अंतराल की गणना नहीं करता; सारांश हीरा और भार वही हैं जो आपने लिखे। अध्ययनों को मिलाने के लिए मेटा-विश्लेषण कैलकुलेटर का उपयोग करें और उसका परिणाम यहाँ दर्ज करें। व्यवस्थित समीक्षा में PRISMA 2020 लेखकों से माँगता है कि हर अध्ययन के लिए एक प्रभाव-अनुमान उसकी सटीकता के साथ प्रस्तुत करें, आदर्श रूप से तालिका या प्लॉट में — फ़ॉरेस्ट प्लॉट यही करता है।
- माप का नाम बताएँ। कॉलम का शीर्षक और अक्ष का शीर्षक माप का नाम बताएँ: ऑड्स अनुपात (लॉग स्केल), मानकीकृत माध्य अंतर।
- दिशा लिखें। उपचार के पक्ष में और नियंत्रण के पक्ष में पाठक को बताते हैं कि कौन-सी ओर बेहतर है।
- अंतराल का स्तर बताएँ। उसे शीर्षक (95% CI) और चित्र की टिप्पणी में लिखें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
- फ़ॉरेस्ट प्लॉट क्या है?
- फ़ॉरेस्ट प्लॉट कई अध्ययनों के परिणाम एक ही अक्ष पर दिखाता है। हर अध्ययन अपने प्रभाव-अनुमान पर एक वर्ग होता है, उसकी विश्वास अवधि के लिए एक क्षैतिज रेखा के साथ; एक ऊर्ध्वाधर रेखा शून्य-प्रभाव को दर्शाती है, और नीचे का हीरा अक्सर संयुक्त परिणाम। इससे अध्ययनों के बीच सहमति और असहमति एक नज़र में दिख जाती है।
- फ़ॉरेस्ट प्लॉट कैसे पढ़ें?
- देखें कि हर वर्ग शून्य-प्रभाव की रेखा के सापेक्ष कहाँ है, और क्या उसकी रेखा उस रेखा को काटती है। जो अंतराल शून्य-प्रभाव की रेखा को काटता है, वह शून्य प्रभाव के अनुरूप है। जो हीरा उसे नहीं काटता, वह एक ऐसा संयुक्त प्रभाव दिखाता है जिसका अंतराल शून्य-प्रभाव को शामिल नहीं करता। बड़े वर्ग वे अध्ययन हैं जिनका भार अधिक है।
- कुछ प्लॉट में शून्य-प्रभाव की रेखा 1 पर और कुछ में 0 पर क्यों होती है?
- ऑड्स, रिस्क और हैज़र्ड अनुपात जैसे अनुपात 1 के बराबर होते हैं जब समूहों में कोई अंतर नहीं होता। अंतर — माध्य अंतर, मानकीकृत माध्य अंतर, सहसंबंध — 0 के बराबर होते हैं जब कोई अंतर नहीं होता। अपने माप से मेल खाने वाला स्केल चुनें, और रेखा सही जगह पर चली जाती है।
- क्या यह उपकरण मेटा-विश्लेषण करता है?
- नहीं। यह केवल आपके दिए अनुमान, सीमाएँ और भार बनाता है, और कुछ नहीं। अध्ययनों को कहीं और मिलाएँ, उदाहरण के लिए मेटा-विश्लेषण कैलकुलेटर से, और संयुक्त अनुमान व उसका अंतराल आखिरी पंक्ति में टाइप करें ताकि वह हीरे के रूप में बने।
- वर्गों के आकार का क्या अर्थ है?
- जब आप भार दर्ज करते हैं, तो बड़ा वर्ग यानी उस अध्ययन का संयुक्त परिणाम में अधिक भार होता है। भार के बिना हर वर्ग एक जैसा होता है। भार वैसे ही बनाए जाते हैं जैसे आप देते हैं; वे यहाँ गणना नहीं होते।
- मेरी कोई पंक्ति क्यों छूट गई?
- उपकरण वह पंक्ति छोड़ देता है जिसे वह बना नहीं सकता, और कारण बताता है: कोई संख्या गायब है, अनुमान अपनी सीमाओं के बाहर है, या लॉग स्केल पर अनुपात शून्य या ऋणात्मक है। पंक्ति ठीक करें, या अगर शून्य या ऋणात्मक मान संभव हैं तो अंतर स्केल पर जाएँ।