R语言亚组分析与森林图绘制实例

R语言亚组分析与森林图绘制实例

在数据分析和统计学中，亚组分析是一种常用的方法，用于将样本数据划分为不同的子组，并比较它们之间的差异。而森林图则是一种可视化工具，用于显示亚组之间的差异性。本文将结合实例，介绍如何使用R语言进行亚组分析，并绘制对应的森林图。

首先，我们需要准备一份适用于亚组分析的数据集。假设我们有一个医学研究数据集，其中包含了1000名患者的某项指标数据（称为"指标A"）。我们还有一个二元变量作为分组依据（称为"组别"），其中0表示对照组，1表示实验组。

下面是一个示例的数据集，包含了"指标A"和"组别"两列：

# 创建示例数据集
data <- data.frame(
  指标A = rnorm(1000, mean = c(10, 15)[1 + (1:1000 > 500)], sd = 2),
  组别 = sample(c(0, 1), size = 1000, replace = TRUE)
)

现在我们可以开始进行亚组分析。在R语言中，我们可以使用t.test()函数来计算两个亚组之间的差异，并使用by()函数将数据按照组别进行分组计算。

# 亚组分析
result <- by(data$指标A, data$组别, function(x) t.test(x))

上述代码将对每个组别进行t检验，得到了每个组别之间的差异性信息。为了便于后续绘制森林图，我们可以将结果整理成一个数据框。