出于某些原因，如效應(yīng)值接近1（OR、RR、HR）或0（WMD、SMD），審稿人要求展示更精確的結(jié)果，我們往往需要在森林圖中修改小數(shù)位數(shù)。

今天給大家介紹的就是：Stata、R和RevMan軟件修改森林圖小數(shù)位數(shù)的簡(jiǎn)便方法。

1?Stata設(shè)置小數(shù)位數(shù)

Stata實(shí)現(xiàn)森林圖，小數(shù)位數(shù)默認(rèn)保留兩位，如下圖所示，根據(jù)合并結(jié)果?RR (95%CI) = 1.07 (1.00, 1.16)，較難判斷差異是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。雖然該版本的stata（stata11）也輸出了P值結(jié)果（P?= 0.064），但P值不在森林圖顯示。因此，某些審稿人或作者想到了能不能在森林圖顯示更精確的結(jié)果，也就是增加小數(shù)位數(shù)。

答案當(dāng)然是肯定的。Stata修改小數(shù)位數(shù)的方法也十分簡(jiǎn)單，以四格表數(shù)據(jù)（a, b, c, d）的森林圖為例，只需要在命令中增加dp(x)，x為數(shù)字，代表位數(shù)。

如metan tdeath tnodeath cdeath cnodeath, fixed rr?dp(3)

森林圖的數(shù)據(jù)為展示小數(shù)點(diǎn)后3位。

2?R設(shè)置小數(shù)位數(shù)

在R軟件中我們可以根據(jù)代碼”digits”任意的改變小數(shù)位數(shù)，digits=N，N的取值是大于等于0的正整數(shù)(當(dāng)取0時(shí)，四舍五入取正整數(shù))，但是digits在每一個(gè)數(shù)據(jù)包中并不適用于每一個(gè)分析的場(chǎng)景。

我們舉例說(shuō)明digits在常用的做meta分析數(shù)據(jù)包-meta中的使用方法，可以在結(jié)果輸出部分采用print()改變小數(shù)位數(shù)，圖形輸出中采用forest()改變小數(shù)位數(shù)。我們采用meta包自帶的數(shù)據(jù)集-Fleiss93(Aspirin in Preventing Death after Myocardial Infarction)進(jìn)行舉例說(shuō)明。

library(meta)

#加載已經(jīng)安裝好的meta數(shù)據(jù)包

data(Fleiss93)

#利用數(shù)據(jù)集Fleiss93參與meta分析

meta1<-metabin(event.e, n.e, event.c, n.c,data=Fleiss93,?studlab=paste(study, year), sm="OR")

#進(jìn)行meta分析，在這部分，如果直接添加digits是不能改變小數(shù)位數(shù)的

meta1

#輸出meta分析的結(jié)果，默認(rèn)的小數(shù)位數(shù)是4位，如圖1

print(meta1,digits=2)

#輸出meta分析的合并結(jié)果，可以根據(jù)digits改變合并的小數(shù)位數(shù)

forest(meta1, digits=2)

#輸出meta分析的圖形，可以根據(jù)digits改變合并的小數(shù)位數(shù)，森林圖默認(rèn)的小數(shù)位數(shù)是4位

3 、RevMan設(shè)置小數(shù)位數(shù)

RevMan設(shè)置小數(shù)位數(shù)的方法，很多人都不知道。相對(duì)于Stata和R，RevMan的方法最為簡(jiǎn)單粗暴，功能也最單一，只能從2位變成4位（不能保存3位或其他）！

第一步?在錄入數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，添加森林圖

第二步?在主菜單打開(kāi)添加的森林圖，如下圖所示

第三步?點(diǎn)擊齒輪狀的參數(shù)設(shè)置圖標(biāo)，勾選“Show effect estimates with more decimals”，點(diǎn)擊“OK”。

最后，得到保留4位小數(shù)位數(shù)的森林圖。