一、准备数据和加载所需包

首先，我们需要准备好用于进行 Logistic 回归分析的数据集，并且加载所需的包。在 R 中，我们可以使用 tidyverse 包来进行数据处理和可视化操作。

# 导入所需的包
library(tidyverse)
R

二、进行 Logistic 回归分析

1. 导入数据

使用 read_csv 函数将数据集导入 R 中。

# 导入数据
data <- read_csv("data.csv")
R

2. 数据预处理

在进行 Logistic 回归分析之前，我们需要对数据进行预处理。这包括去除缺失值、对分类变量进行编码等。

# 去除缺失值
data <- na.omit(data)
# 对分类变量进行编码
data <- data %>% mutate(category = ifelse(category == "A", 0, 1))
R

3. 拟合 Logistic 回归模型

使用 glm 函数来拟合 Logistic 回归模型，并且使用 summary 函数来查看模型的结果。

# 拟合Logistic回归模型
model <- glm(category ~ x1 + x2 + x3, data = data, family = binomial)
# 查看模型结果
summary(model)
R

三、绘制森林图展示 Logistic 回归分析结果

1. 安装并加载 forestplot 包

首先，我们需要安装并加载 forestplot 包，用于绘制森林图。

# 安装forestplot包
install.packages("forestplot")
# 加载forestplot包
library(forestplot)
R

2. 提取系数和置信区间

使用 coef 和 confint 函数提取出 Logistic 回归模型中的系数和置信区间。

# 提取系数和置信区间
coefficients <- coef(model)
conf_int <- confint(model)
R

3. 创建森林图对象并绘制

使用 forestplot 函数创建森林图对象，设置相关参数，并调用 plot 函数进行绘制。

# 创建森林图对象
forest <- forestplot(mean = coefficients, lower = conf_int[, 1], upper = conf_int[, 2], 
                    xlab = "系数", 
                    col = c("blue", "green"), 
                    is.summary = c(TRUE, FALSE))

# 绘制森林图
plot(forest)
R

通过以上步骤，我们就可以使用 R 语言绘制出森林图展示 Logistic 回归分析的结果。森林图可以直观地展示出 Logistic 回归模型中各个变量的系数和置信区间，帮助我们判断变量是否显著以及其效果的方向和大小。这样的可视化方式可以更加直观地展示模型结果，方便理解和传达分析的结果。