绘制混合模型 lme4 与 CI 波段的相互作用

Question

我有以下混合效果模型：

p1 <- lmer(log(price) ~ year*loca + (1|author), data = df)

'年'是连续的 'loca' 是具有 2 个级别的分类变量

我正在尝试绘制此模型的重要交互。

以下代码（使用 visreg 包）绘制了来自两个 'loca' 中的每一个的线，但它不会产生 95% 的置信带：

visreg(p1, "year", by = "loca", overlay = T,
   line=list(lty = 1, col = c("grey", "black")), points=list(cex=1, pch=19, 
   col = c("grey", "black")), type="conditional", axes = T)

然后，我尝试使用以下代码绘制线条，但顶部没有数据点，也没有 CI：

visreg(p1, "year", by = "loca", overlay = T, 
   line=list(lty = 1, col = c("grey60", "black")), points=list(cex=1, 
   pch=19, col = c("grey", "black")),
   type="conditional", trans = exp, fill.par = list(col = c("grey80", 
   "grey70")))

当我使用 type = 'contrast' 而不是 'conditional' 时，我会得到 CI 波段。但是，当我尝试使用 trans = exp 对上述价格进行反向转换时，这不起作用。

总的来说，我需要能够绘制具有以下属性的交互：

• 置信区间
• 反向转换点
• 预测行（'loca' 的每个级别一个）

非常乐意尝试其他方法....但到目前为止我似乎找不到任何有效的方法。

非常感谢您的帮助！

Answer 1

一种可能性是使用effects 包：

library(effects)
eff.p1 <- effect("year*loca", p1, KR=T)

然后您可以直接使用包提供的内容绘制它并从那里自定义它：

plot(eff.p1)

或者采用产生的效果并用 ggplot 将其绘制在一个更好的图中：

eff.p1 <- as.data.frame(eff.p1)
ggplot(eff.p1, aes(year, linetype=factor(loca),
                                     color = factor(loca))) +
  geom_line(aes(y = fit, group=factor(loca)), size=1.2) +
  geom_line(aes(y = lower,
                group=factor(loca)), linetype =3) +
  geom_line(aes(y = upper,
                group=factor(loca)), linetype =3) +
  xlab("year") +
  ylab("Marginal Effects on Log Price") +
  scale_colour_discrete("") +
  scale_linetype_discrete("") +
  labs(color='loca') + theme_minimal()

没有数据我无法真正尝试代码，但我认为它应该可以工作。

Answer 2

这应该可以解决问题：

install.packages(sjPlot)
library(sjPlot)
plot_model(p1, type = "int", terms = c(year,loca), ci.lvl = 0.95)

虽然它带有一些关于标签的警告，对我的数据进行测试，但它会自动进行反向转换，并且似乎工作正常。自定义应该很容易，因为我相信 sjPlot 使用 ggplot。

编辑：@Daniel 指出允许更多自定义的替代选项是 plot_model(type = "pred", ...) 或 plot_model(type = "eff", ...)