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我需要使用 plot_model 自定义我的绘图，这是一个用于绘制广义线性混合效应模型的函数。我有一个显示系数的森林图和一个显示概率的线图。

在下面的森林图中，我有两个级别的年龄因素（年轻人，老年人）。我想要实现的是改变两组的点估计形状，例如，为年轻人显示一个圆圈，为老年人显示一个菱形。在下图中，我想为“Age:New”、“Age:Lure”、“Age:Old”设置不同的形状。但是，我没有发现任何额外的论据可以让我这样做。任何想法？

森林图

在此处输入图像描述

同样，在下面的折线图中，我想将 facet_grid 标签从 0 和 1 更改为“年轻人”和“老年人”。这可以通过 ggplot2 实现，但是当我使用 sjplot 时，我想知道是否有办法在其中实现它。

线图

在此处输入图像描述

我已经绘制了我的模型，但是我想获得一些额外的灵活性。

这是森林图的代码：

plot_model(model1_original_conf, type = "est", transform = NULL, terms = c("ZcConfusabilitySimWeightedSim",
                                                                           "Age1:ZcConfusabilitySimWeightedSim",
                                                                           "Conditionlure:ZcConfusabilitySimWeightedSim",
                                                                           "Conditionold:ZcConfusabilitySimWeightedSim",
                                                                           "Age1:Conditionlure:ZcConfusabilitySimWeightedSim",
                                                                           "Age1:Conditionold:ZcConfusabilitySimWeightedSim"),

           colors = c("seagreen3", "deepskyblue2", "orchid"), 
           show.values = TRUE,
           value.offset = .4,
           value.size = 6,
           dot.size = 6,
           line.size = 2.5,
           vline.color = "red",
           width = 0.5,
           axis.labels = c("Age:New", "New", "Age:Lure", "Lure", "Age:Old", "Old"),
           title = "Semantic Confusability",
           order.terms = c(4,6,3,5,1,2),
           group.terms = c(1,1,2,3,2,3))

这是线图的代码：

plot_model(model1_original_conf, type = "pred",
           terms = c("ZcConfusabilitySimWeightedSim", "Condition", "Age"),
           colors = c("seagreen3", "deepskyblue2", "orchid"),
           title = "Raw probabilities",
           axis.title = c("Semantic Confusability", "p (judge item is OLD)"),
           line.size = 2.0)

我希望为森林图中的点估计找到 1）不同的形状（例如，圆形和三角形或菱形）和 2）线图（“年轻人”和“老年人”）的 0 和 1 适当标签。

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1 回答 1

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但是，我没有发现任何额外的论据可以让我这样做。任何想法？

您需要ggplot2::aes()更新映射，然后您可以添加scale_shape_manual()到从plot_model().

例子：

library(sjPlot)
library(ggplot2)
m <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Width + Petal.Length + Species, data = iris)

plot_model(m, group.terms = c(1, 1, 2, 2)) + 
  aes(shape = group) +
  scale_shape_manual(values = c(1, 4))

由reprex 包（v0.2.1）于 2019 年 5 月 6 日创建

我想将 facet_grid 标签从 0 和 1 更改为“年轻人”和“老年人”。

当您有一个具有所需因子水平的因子时，这应该有效：

library(sjPlot)
library(ggplot2)
library(sjmisc)

set.seed(123)
iris$binary <- sample(c(0, 1), nrow(iris), replace = T)
iris$Sepal.Length_d <- sjmisc::dicho(iris$Sepal.Length)
m2 <- glm(Sepal.Length_d ~ Petal.Width + Petal.Length * Species * binary, data = iris, family = binomial())
plot_model(m2, type = "pred", terms = c("Petal.Length", "Species", "binary"), ci.lvl = NA)


iris$binary <- sjmisc::rec(iris$binary, rec = "0=young adults;1=older adults", as.num = FALSE)
m3 <- glm(Sepal.Length_d ~ Petal.Width + Petal.Length * Species * binary, data = iris, family = binomial())
plot_model(m3, type = "pred", terms = c("Petal.Length", "Species", "binary"), ci.lvl = NA)

由reprex 包（v0.2.1）于 2019 年 5 月 6 日创建

于 2019-05-06T13:34:34.647 回答