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我正在分析一些重复测量的药物试验数据，但我不确定在使用多面 ggplots 时如何绘制 lmer 结果。我已经从主数据集中绘制了各个斜率的初始图，但我正在按性别分别进行 lmer 分析。

使用公开可用的数据，与我的四个治疗组相比，只有两个治疗组，这是下面的可复制示例。它使用reshape2、lme4和ggplot2包。

CatAnx <- read.fwf(file=("http://www.stat.ufl.edu/~winner/data/cats_anxiety1.dat"),
               widths=c(-6,2,-5,3,-5,3,-7,1,-7,1,-7,1,-7,1,-7,1,-6,2,-6,2,-6,2,-6,2,-6,2))
colnames(CatAnx) <- c('ID','Weight','Age_Months','Gender','Environment','Origin','Treatment','Result','EmoTime1','EmoTime2',
                  'EmoTime3','EmoTime4','EmoTime5')
library("reshape2")
CatAnxRM <- melt(CatAnx, id.vars=c("ID", "Gender", "Treatment"), measure.vars=c("EmoTime1", "EmoTime2", "EmoTime3",
                                                                            "EmoTime4", "EmoTime5"))
CatAnxRM$Sex <- with(CatAnxRM, ifelse(Gender==1, "Neut Female", ifelse(Gender==2, "Neut Male", "Whole Female")))
CatAnxRM$Time <- with(CatAnxRM, ifelse(variable=="EmoTime1", 1, ifelse(variable=="EmoTime2", 2, ifelse(variable=="EmoTime3", 3,
                                  ifelse(variable=="EmoTime4", 4,5)))))
CatAnxRM.Male <- subset(CatAnxRM, Gender=="2")
library("lme4")
Male.lmer <- lmer(value ~ Treatment * Time + (Time + 1|ID), data=CatAnxRM.Male)
library("ggplot2")
AnxScores<-ggplot(CatAnxRM, aes(Time, value, colour=Sex))+
geom_line(aes(group = ID))+
labs(x="Time Anxiety Measured", y="Anxiety Score", title="Effect of Zylkene on Anxiety")+ 
facet_grid(. ~ Treatment)
AnxScores

有关数据集的信息在这里。

如何在两个方面从 lmer 绘制正确的摘要线，这两个方面的不同是Treatment？

在我的现实生活示例中，我还将分析女性，因此每个方面将绘制两组线。

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2 回答 2

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创建一个lines.df具有截距（例如int）和斜率（slo）变量的数据框（例如），其中 df 的每一行对应一个方面，然后在顶部绘制：

+ geom_abline(aes(intercept = int, slope = slo), data = lines.df)
于 2015-04-27T01:10:00.127 回答
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'正确的摘要行'是什么意思并不完全清楚，但我已经根据你的数据调整了这个答案中的代码。这是你需要的输出吗？

newdata <- with(CatAnxRM.Male, expand.grid(Treatment=unique(Treatment),
                                           Time=unique(Time), Sex = unique(Sex),
                                           ID=unique(ID)))

newdata$pred <- predict(Male.lmer, newdata)

p <- ggplot(newdata, aes(x=Time, y=pred, colour=Sex, group=ID))
p + geom_line() + ggtitle("Varying Slopes") + 
    facet_grid(. ~ Treatment)

并得到以下输出

随机斜率图

于 2015-04-26T08:54:37.587 回答