如何在forest_model函数中将X轴设置为对数刻度？

方案一：基于sjPlot包的forest_model调整（适用于已使用该函数的场景） #

forest_model返回的是ggplot对象，可直接结合ggplot的轴刻度函数修改X轴为对数尺度：

1. 先拟合模型并生成基础森林图：

model <- glm(Groupe~Cluster+age, family="binomial", data=base)
library(sjPlot)
p <- forest_model(model, exponentiate=TRUE)

2. 添加对数X轴设置，可根据你的OR值范围自定义刻度位置与标签：

p + scale_x_log10(
  breaks = c(0.1, 0.5, 1, 2, 10),
  labels = c("0.1", "0.5", "1", "2", "10")
)

方案二：用forestplot包手动绘制（更灵活的自定义方式） #

如果需要更自由的绘图控制，推荐使用forestplot包，直接支持对数X轴：

1. 未安装依赖包时先执行安装：

install.packages(c("broom", "forestplot"))

2. 提取模型结果并准备绘图数据：

library(broom)
library(forestplot)

# 提取指数化后的系数、置信区间
model_results <- tidy(model, exponentiate=TRUE, conf.int=TRUE)
# 移除截距项（森林图通常只展示自变量）
model_results <- model_results[-1, ]

# 准备森林图的文本标签（变量名 + OR值+置信区间）
text_labels <- data.frame(
  变量名 = model_results$term,
  OR值 = sprintf("%.2f (%.2f-%.2f)", 
                 model_results$estimate, 
                 model_results$conf.low, 
                 model_results$conf.high)
)

3. 绘制带对数X轴的森林图：

forestplot(
  labeltext = text_labels,
  mean = model_results$estimate,
  lower = model_results$conf.low,
  upper = model_results$conf.high,
  xlog = TRUE,  # 开启对数X轴
  xticks = c(0.1, 0.5, 1, 2, 10),  # 自定义刻度点
  xlab = "优势比（Odds Ratio）",
  title = "Logistic回归结果森林图"
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xandrine KOUKPO