如何在R的ggplot2中绘制混合效应模型估计?

这里有一种方法可以从因子设计的线性混合效应模型中绘制预测。您可以使用访问固定效应系数估计 fixef(...) coef(summary(...)) . 您可以使用访问随机效应估计 ranef(...) .

library(lme4)
mod1 <- lmer(marbles ~ colour + size + level + colour:size + colour:level + size:level + (1|set), data = dat)
mod2 <- lmer(marbles ~ colour + size + level +(1|set), data = dat)

dat$preds1 <- predict(mod1,type="response")
dat$preds2 <- predict(mod2,type="response")

dat<-melt(dat,1:5)

pred.plot <- ggplot() +
  geom_point(data = dat, aes(x = size, y = value, 
                            group = interaction(factor(level),factor(colour)),
                            color=factor(colour),shape=variable)) +
  facet_wrap(~level) +
  labs(x="Size",y="Marbles")

这些是您在帖子中提供的数据的固定效应预测。颜色的点重叠,但这取决于模型中包含的数据。您选择通过轴、面或形状表示哪些因素的组合可能会改变图形的视觉重点。