--- title: "O que é e como interpretar um forest plot?" url: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/o-que-e-e-como-interpretar-um-forest-plot canonical: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/o-que-e-e-como-interpretar-um-forest-plot language: pt-BR published: 2024-08-06T17:07:58.000Z updated: 2026-03-30T11:14:33.601Z modified: 2026-03-30T11:14:33.601Z author: "Marcos Lima" categories: ["Revisões da literatura"] tags: ["gráficos", "metanálise"] description: "O forest plot é uma representação gráfica que mostra os resultados de estudos individuais e uma estimativa agregada de todos os estudos." source: Blog Psicometria Online --- # O que é e como interpretar um forest plot? > Neste post, explicaremos o que é e como interpretar um forest plot, um gráfico tipicamente usado para representar os resultados de uma síntese metanalítica. O que é um forest plot? Um forest plot (diagrama de floresta ou gráfico de floresta) é uma representação gráfica que mostra os resultados... Neste post, explicaremos o que é e como interpretar um *forest plot*, um gráfico tipicamente usado para representar os resultados de uma [síntese metanalítica](/o-que-e-metanalise). ## O que é um *forest plot*? Um ***forest plot*** (**diagrama de floresta** ou **gráfico de floresta**) é uma representação gráfica que mostra os resultados de estudos individuais e uma estimativa agregada de todos os estudos. Ele é útil para que possamos avaliar os resultados de uma série de estudos que buscaram responder uma questão conceitualmente comum. Por exemplo, a Figura 1 apresenta os resultados de três estudos hipotéticos. Suponha que eles representem a diferença média padronizada ([*g* de Hedges](/tamanho-de-efeito-g-de-hedges-hedges-g)) no desempenho escolar de crianças com pais com estilo parental autoritativo versus negligente. Em outras palavras, quanto maior é o valor do *g*, maior é a vantagem de crianças com pais autoritativos em relação a crianças com pais negligentes, e quanto menor é o valor de *g* (isto é, mais negativo), maior é a vantagem na direção oposta. ![dados de uma síntese metanalítica.](/uploads/2024-08_dados-para-forest-plot.jpg) *Figura 1. Dados hipotéticos para criação de forest plot.* Contudo, uma maneira alternativa à representação tabular dos dados é por meio do uso de um *forest plot*. Em seguida, apresentaremos um exemplo de *forest plot* com os dados da Figura 1, apresentando também uma síntese metanalítica desses resultados. ## Exemplo de *forest plot* A Figura 2 apresenta um *forest plot* baseado nos dados da Figura 1. Esse *forest plot* se baseou em um modelo de efeito fixo de metanálise, mas essa informação não será de particular relevância neste post. Para saber mais sobre esse modelo, [clique aqui](/o-que-e-metanalise). ![exemplo de forest plot.](/uploads/2024-08_forest-plot-1.jpg) *Figura 2. Ilustração de um forest plot usando um modelo de efeito fixo.* Podemos pensar em um *forest plot* como representando concomitantemente as diferentes “árvores” que compõem uma dada área de pesquisa, de modo a contribuir para que pesquisadores consigam visualizar a “floresta”, isto é, a síntese da literatura sobre um dado tema. ## Anatomia de um *forest plot* A Figura 3 acrescenta setas e textos que descrevem os significados de alguns elementos do *forest plot*. Em seguida, faremos algumas observações sobre esses elementos. ![forest plot com comentários.](/uploads/2024-08_forest-plot-anotado.jpg) *Figura 3. Os principais elementos de um forest plot.* Primeira, o lado esquerdo do gráfico apresenta os nomes dos estudos individuais da síntese, tal como na tabela da Figura 1. Segunda, **a posição** dos quadrados no eixo *x* representam os tamanhos de efeito de cada estudo, enquanto **seus tamanhos** representam os pesos de cada estudo. Além disso, essas informações são apresentadas numericamente à direita do gráfico, nas colunas ***g*** e **Peso (%)**, respectivamente. Embora aqui estejamos usando o [*g* de Hedges](/tamanho-de-efeito-g-de-hedges-hedges-g), o *forest plot* é generalizável para outras [medidas de tamanho de efeito](/o-que-e-tamanho-de-efeito). Terceira, as linhas horizontais que atravessam cada quadrado representam os intervalos de confiança de 95% ao redor da estimativa de tamanho de efeito. Ademais, essa informação também aparece numericamente na coluna **IC 95%**, à direita do gráfico. Quarta, um losango (em inglês, *diamond*) representa a síntese metanalítica. O centro do losango representa o tamanho de efeito médio ponderado de todos os estudos, enquanto a largura horizontal do losango representa seu intervalo de confiança de 95%. A linha vertical contínua que cruza o eixo *x* em 0 indica um efeito nulo, isto é, a situação em que não há diferenças no desempenho escolar de crianças com pais autoritativos e negligentes. Tamanhos de efeito à direita dessa linha representam melhor desempenho escolar de crianças com pais autoritativos, enquanto que tamanhos de efeito à esquerda dessa linha representam melhor desempenho escolar de crianças com pais negligentes. Por outro lado, a linha vertical pontilhada, que cruza o eixo *x* em 0,60 indica o tamanho de efeito da síntese metanalítica, e pode ser útil para identificarmos quantos estudos tiveram intervalos de confiança que não incluíram a estimativa metanalítica. ## Como interpretar um *forest plot*? No *forest plot* das Figuras 2 e 3, dois estudos produziram efeitos significativos do estilo parental sobre o desempenho escolar (Barbosa et al., 2023 e Cardoso et al., 2024). O estudo de Alves et al. (2022), no entanto, produziu uma diferença numérica, mas não significativa. Sabemos disso pelo fato de o intervalo de confiança de 95% do tamanho de efeito cruzar o valor nulo (linha cheia vertical). Sabemos ainda que os estudos podem ser ordenados daqueles que produziram as estimativas mais até as menos precisas de tamanho de efeito: Cardoso et al. (2024), seguido por Alves et al. (2022), seguido por Barbosa et al. (2023). Isso é conhecido tanto pelo tamanho dos quadrados de cada estudo, quanto pelos pesos à direita do *forest plot*. Se retomarmos a tabela da Figura 1, veremos que os pesos dos estudos estão inversamente relacionados aos erros-padrões das estimativas de tamanho de efeito (mais precisamente, às inversas das variâncias dessas estimativas, onde as variâncias são obtidas elevando-se os erros-padrões ao quadrado). O cálculo da síntese metanalítica, como já dito, é uma média aritmética ponderada dos tamanhos de efeito pelos respectivos pesos. No exemplo anterior, temos. ![cálculo da síntese metanalítica contida no diamante de um forest plot.](/uploads/2024-08_tamanhos-de-efeito-media-ponderada.jpg) O valor acima corresponde ao centro do losango, que representa a síntese metanalítica. Além disso, calculamos os intervalos de confiança, que indicam que *g* = 0,60, IC 95% \[0,45, 0,75\]. Note que o intervalo de confiança da síntese metanalítica é mais estreito, isto é, mais preciso que os intervalos dos estudos individuais. Com base nesse resultado, portanto, poderíamos concluir que existe um efeito do estilo parental sobre o desempenho escolar, em que filhos de pais autoritativos têm desempenho mais que meio-desvio padrão maior, *g* = 0,60, que filhos de pais negligentes. ## Referências Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P. T., & Rothstein, H. R. (2009). *Introduction to meta-analysis*. Wiley. Cumming, G., & Calin-Jageman, R. (2017). *Introduction to the new statistics: Estimation, open science, and beyond*. Routledge. Lima, M. F. R., & Buratto, L. G. (2023). Metanálises em psicologia: Uma introdução conceitual e prática. *Psico-USF*, *28*(2), 267–279. https://doi.org/10.1590/1413-82712023280205 ## Como citar este post > **Como citar este artigo:** Lima, M. (2024, 6 de agosto). O que é e como interpretar um forest plot? *Blog Psicometria Online*. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/o-que-e-e-como-interpretar-um-forest-plot