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我正在尝试为黑白打印优化 sjPlot。

我的情节主要着眼于寄生虫的数量，具体取决于降雨量，并按繁殖状态分类。

我的数据分为单身汉和饲养员/领地男性组。

虽然在 plot.model 函数中使用“bw”作为颜色时，我可以将两组的预测线（GLMM pred 模型）分解为虚线和实线，但我无法更改原始数据的形状（甚至灰度颜色）两组得分。

当使用不同的配色方案时，我可以按组分割数据点的颜色，但是这种区别会随着“bw”而消失（所有点都是相同的阴影）。

关键要点：有没有办法保持两条预测线之间的虚线和实线区别（使用 实现[colors="bw"]）并在 sjPlot 中按组更改原始数据点的形状或颜色？先感谢您！

我尝试过使用各种添加来改变形状；但是，没有任何效果。以下是我尝试过的图中的一些代码添加：

aes(shape=Reproductive_Status)

dot.shape="Reproductive_Status"

group="Reproductive_Status"....shape=group

代码：GlmmTMB 模型的设置

strong.2.int.y<-glmmTMB(log.strongyle. 
 ~ Rainfall_2MDelay*Reproductive_Status+age_y+(
   1 | Animal_ID),data=parasites,na.action=na.exclude)

代码：情节；不幸的是，“aes(shape=Reproductive_Status)”没有改变这个函数中的点形状

test2.plot_strong.2.int.y.bw<-plot_model(strong.2.int.y, type ="pred", terms = c("Rainfall_2MDelay","Reproductive_Status"), 
  sort.est = NULL, rm.terms = NULL, group.terms = NULL, pred.type = "fe", 
  title = "(a)", axis.title = NULL, axis.labels = NULL, legend.title = NULL, 
  colors = "bw", show.intercept = FALSE, show.values = TRUE, show.p = F, 
  show.data = T, show.legend = TRUE, digits = 2, show.scatter=T, 
  dot.size = 2, dot.alpha=0.3,line.size = 1, vline.color = NULL, 
  aes(shape=Reproductive_Status)) 
  + labs(x=expression('Rainfall, R'[t-2]*' (mm)'), 
     y="Strongyle Count (log[x])") 
     + theme(plot.title = element_text(hjust=0.0))


plot(test2.plot_strong.2.int.y.bw,add=TRUE)
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1 回答 1

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对于边际效应图（即 when type = "pred"），sjPlot 只是从ggeffects调用函数。因此，如果您熟悉 ggplot2，我建议您直接使用ggpredict()，它会返回绘图所需的基础数据。

也可以试试ggeffects的 plot()-方法，然后尝试自定义。有两个小插曲描述了如何自定义绘图： 绘制边际效应和自定义绘图外观。

希望有帮助。

于 2019-08-18T20:05:51.467 回答