[英]Reordering forested model variables in sjPlot with plot_models (r)
[英]Using Robust SE's for plot_models from package gee
我注意到使用包 sjPlot 中的 plot_models 給出了基於朴素標准誤差的置信區間。 我希望它使用 Robust SE。 有簡單的修復嗎?
目前,sjPlot 不支持此選項,但計划在即將進行的更新中使用。 sjPlot使用參數包來計算模型參數 - 如果您不介意從 GitHub 更新參數包(並安裝see包),您已經可以使用此功能:
library(parameters)
library(gee)
data(warpbreaks)
model <- gee(breaks ~ tension, id = wool, data = warpbreaks)
#> Beginning Cgee S-function, @(#) geeformula.q 4.13 98/01/27
#> running glm to get initial regression estimate
#> (Intercept) tensionM tensionH
#> 36.38889 -10.00000 -14.72222
mp <- model_parameters(model)
mp
#> Parameter | Coefficient | SE | 95% CI | z | df | p
#> ------------------------------------------------------------------------
#> (Intercept) | 36.39 | 2.80 | [ 30.90, 41.88] | 12.99 | 51 | < .001
#> tension [M] | -10.00 | 3.96 | [-17.76, -2.24] | -2.53 | 51 | 0.015
#> tension [H] | -14.72 | 3.96 | [-22.48, -6.96] | -3.72 | 51 | < .001
plot(mp)
mp <- model_parameters(model, robust = TRUE)
mp
#> Parameter | Coefficient | SE | 95% CI | z | df | p
#> ------------------------------------------------------------------------
#> (Intercept) | 36.39 | 5.77 | [ 25.07, 47.71] | 6.30 | 51 | < .001
#> tension [M] | -10.00 | 7.46 | [-24.63, 4.63] | -3.94 | 51 | 0.186
#> tension [H] | -14.72 | 3.73 | [-22.04, -7.41] | -1.34 | 51 | < .001
plot(mp)
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