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我正在使用sjPlot包准备带有回归系数的森林图。如何自定义回归系数的线条颜色以使每个系数具有一种颜色？

我曾尝试在 中使用该参数colors = c("blue", "red", "black") ，plot_model function但它不起作用。我也尝试将不同的调色板与 结合使用scale_color_manual，但它也不起作用。

以下是sjPlot包中的一个示例：

library(sjPlot)
library(sjmisc)
data(efc)

#I used log before each predictor to have an example of confidence interval
fit <- lm(tot_sc_e ~ log(c161sex) + log(e17age) + log(c160age), data = efc)

plot_model(fit, colors = c("blue", "red", "black"))

它给了我一个带有两条蓝线和一条红线的情节。剧情中没有黑线！

在此处输入图像描述

尝试使用其他方式没有帮助：

plot_model(fit, colors = NULL)+
  scale_fill_sjplot(palette = "viridis", discrete = TRUE)+
  scale_color_viridis(discrete = TRUE)

它实际上使用了 viridis 调色板，但同样是两条紫色线和一条黄色线。它返回以下消息：

“‘填充’的比例已经存在。为‘填充’添加另一个比例，它将取代现有的比例。” “‘颜色’的比例已经存在。为‘颜色’添加另一个比例，它将取代现有的比例。”

在此处输入图像描述

如果我colors = NULL在代码中设置，它不应该返回这些消息，应该吗？

对于为每个预测变量获得一种不同颜色的任何帮助，我将不胜感激。注意：此图将与具有相同预测变量的其他图相结合。因此，我希望它们在两个图中都具有相同的颜色以提高可读性。

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默认情况下，颜色/填充美学被映射到每个系数是正数还是负数。要覆盖此并告诉 sjPlot 将 3 个系数中的每一个视为其自己的组，您可以指定group.terms = c(1, 2, 3)为参数plot_model：

plot_model(fit, 
           group.terms = c(1, 2, 3), 
           colors = c("blue", "red", "black"))

组术语集

该函数的默认行为还按字母顺序对系数进行排序，这会打乱蓝-红-黑序列。为了保持系数的原始顺序（即 中的顺序fit），我们可以另外指定order.termsin plot_model：

plot_model(fit, 
           group.terms = c(1, 2, 3), 
           order.terms = c(1, 2, 3),
           colors = c("blue", "red", "black"))

阴谋

于 2019-04-10T09:55:34.770 回答