#как_надо_делатьграфик, отображающий оценки предикторов в регрессионной модели?

В статье S.E.Jackson et al. “Prevalence of Popular Smoking Cessation Aids in England and Associations With Quit Success” для оценки связи между использованием различных средств, помогающих бросить курить, и шансами успешного отказа от курения был использован метод бинарной логистической регрессии. В результате для каждого средства получено отношение шансов с 95% доверительным интервалом.

Авторы построили диаграмму Error bars plot (столбики ошибок). Это универсальный и наглядный способ показать несколько однородных параметров с доверительными интервалами (ДИ). Такими параметрами могут быть средние или процентные доли, их разности, относительный риск (RR), отношение шансов (OR), отношение угроз (HR) и другие.

Иногда чёрточки на графике могут соответствовать не только границам ДИ, но и размаху (min-max), ±SD, ±SE, определенному числу SD (например, -2SD, +2SD), но эти варианты встречаются сильно реже.

Подобный график напоминает forest plot в классическом мета-анализе. Отличие, прежде всего, в том, что отсутствует «даймонд» в нижней части графика, который в мета-анализе соответствует обобщённому показателю.

Какие элементы мы видим на этом графике?

Горизонтальная ось со значениями отображаемого показателя, здесь это OR — отношение шансов, а значения выстроены по логарифмической шкале.

Вертикальная линия соответствует нулевому эффекту. Для OR значение равно 1 (равные шансы в сравниваемых группах).

Линии со значком посередине. Значком может быть кружок, квадрат, треугольник и т.д. Он показывает значение OR, полученное для исследуемой выборки. Линии, отходящие от значка, показывают границы ДИ для OR.

Если ДИ не пересекает линию нулевого эффекта — изменения шансов статистически значимы (например, как у варениклина или электронных сигарет).

Если ДИ пересекает линию нулевого эффекта — изменения шансов статистически незначимы (например, как у книги Аллена Карра «Легкий способ…» или бупропиона).