如何在 R ggplot2 中擬合具有交互作用的混合效應模型回歸？

Question

我正在使用的數據集有一個交互項。 我想用 x 軸上的交互項和 y 軸上的y.var來擬合模型。 我嘗試按照這個示例進行操作，但對於如何在 ggplot2 中復制它並沒有走得太遠（即繪圖樣式功能不再起作用..所以我不知道如何復制結果）。

temp <- rnorm(100, 2,1)set.seed(111)
temp <- rnorm(100, 3,1)
rainfall <- rnorm(100,5,1)
y.var <- rnorm(100, 2,1)
site <- rep(c("A","B","C","D"), each = 25)     

df <- data.frame(temp, rainfall, y.var, site)
df$site <- as.factor(as.character(df$site))

mod <- lmer(y.var ~ temp * rainfall + (1|site), data  = df)
summary(mod)

Answer 1

如果您想直接在 ggplot 中繪制模型而不是使用擴展包，則需要生成一個預測數據框來繪制。 這樣做的好處是您還可以在繪圖中包含原始數據點。

由於 y 軸上有y.var ，因此您只剩下一個軸來繪制兩個固定效應變量。 這意味着您需要為 x 軸選擇降雨量或溫度，並用另一種美學（例如顏色）來表示另一個變量。 在本例中，我將使用溫度作為 x 軸。 顯然，為了使情節具有可解釋性，我們需要限制我們預測的降雨“切片”的數量。 這里我將使用 5。

此處可以看到相互作用效應，因為隨着降雨量的增加，線的斜率會發生變化。

library(geomtextpath)
library(lme4)

mod <- lmer(y.var ~ temp * rainfall + (1|site), data  = df)

newdf <- expand.grid(temp = seq(min(df$temp), max(df$temp), length = 100),
                     rainfall = seq(min(df$rainfall), max(df$rainfall), 
                                    length = 5))

newdf$y.var <- predict(mod, newdata = newdf)

ggplot(newdf, aes(x = temp, y = y.var, group = rainfall)) +
  geom_point(data = df, aes(shape = site, color = rainfall)) +
  geom_textline(aes(color = rainfall, label = round(rainfall, 2)), 
                hjust = 0.95) +
  scale_color_gradient(low = 'navy', high = 'red4') +
  theme_light(base_size = 16)