Forest plot
Efecto de cada estudio y efecto combinado.
Definición
Un forest plot pone un estudio por renglón, con su efecto como un cuadrado y su intervalo de confianza como una línea, junto al efecto combinado de todos. Se lee contra la línea del efecto nulo: qué intervalos la cruzan y hacia dónde cae el conjunto. Es la figura estándar de los metaanálisis.
- Datos
- label · value · low · high · weight
- Buena para
- Comparar el efecto de varios estudios con su incertidumbre y ver el efecto conjunto.
- Evítala cuando
- Cuando las estimaciones no se deben combinar: el efecto conjunto daría por buena una media que no tiene sentido.
- Se lee bien
- Entre 3 y 30 elementos; dibuja hasta 300
- Datos que faltan
- Dibuja el valor ausente como cero.
- Accesibilidad
- Lector de pantalla: tabla de datos · respeta «reducir movimiento»
Forma de los datos
Qué columnas pide
| Columna | Tipo | Para qué |
|---|---|---|
label · opcional | string | La fila: un estudio por renglón. Sin columna de texto devuelve [] y no dibuja. |
value · opcional | number | PRIMERA columna numérica: el efecto puntual, el cuadrado. |
low · opcional | number | SEGUNDA columna numérica: extremo inferior del intervalo. |
high · opcional | number | TERCERA columna numérica: extremo superior del intervalo. |
weight · opcional | number | CUARTA columna numérica: el peso, que decide el LADO del cuadrado y el efecto conjunto (media ponderada, data.ts:81). |
Tamaños
Ancha por necesidad
Esta pieza necesita anchura para que cada rótulo quepa entero. El motor prefiere decirlo a apretarla.
A menos de 480 px sus rótulos no caben sin pisarse o recortarse, y el motor no la publica así. En el móvil se ve la versión ancha, a tamaño legible y sin recortar, dentro de un marco que se desliza.
Cuándo usarla
Tres preguntas antes de elegirla
¿Combinas los estudios en un efecto conjunto?
Si solo comparas estimaciones con su intervalo sin agregarlas, unas barras de error bastan.
Sí: quédate con forest plot
No: usa Barras de error
¿Te basta con un intervalo por estudio?
Si cada estimación trae varios niveles de confianza, el intervalo con degradado enseña cómo se estrecha.
Sí: quédate con forest plot
No: usa Intervalo con degradado
¿Lo que buscas es el efecto y no el sesgo de publicación?
Si quieres ver si los estudios pequeños se desvían, un gráfico de embudo enfrenta efecto y precisión.
Sí: quédate con forest plot
No: usa Embudo de metaanálisis
Código
La misma pieza, con tus datos
import { getPreset, renderComposition } from 'visx-render/node';
const spec = await getPreset('forestplot');
spec.data.rows = misFilas; // tus columnas
const { svg, warnings } = await renderComposition(spec);También en React con Chart y prepareComposition. Guía para desarrolladores →
Dudas
¿Qué indica el tamaño del cuadrado?
El peso de cada estudio, que decide el lado del cuadrado. El efecto conjunto es la media ponderada con esos pesos.
¿Cómo sabe qué columna es cada cosa?
Por el orden de las columnas numéricas: efecto, extremo inferior, extremo superior y peso.
¿Cuántos estudios caben?
Se lee bien entre 3 y 30 renglones.
¿Qué hace si faltan datos?
Dibuja el valor ausente como cero. Si un hueco no es un cero en tus datos, rellénalo o elimina la fila antes de dibujar.
¿Cómo se ve en el móvil?
A menos de 480 px el motor no la compone sin pisar o cortar rótulos, y lo dice. En el móvil se ve la versión ancha, a tamaño legible, dentro de un marco que se desliza.
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