Rのggplot2で混合効果モデルの見積もりをプロットする方法は？

Question

私は1つのランダムな効果を持つ2x2x2階乗の設計をしています。私は「

pd <- position_dodge(0.82) 
    ggplot(dat, aes(x=colour, y=marbles, fill = level)) + theme_bw() + 
    stat_summary(geom="bar", fun.y=mean, position = "dodge") + 
    stat_summary(geom="errorbar", fun.data=mean_cl_boot, position = pd)+ 
    + facet_grid(~size) 

：私は通常私のプロットを行うには、次のコードを使用し

mod1 <- lmer(marbles ~ colour + size + level + colour:size + colour:level + size:level + (1|set), data = dat) 

mod2 <- lmer(marbles ~ colour + size + level +(1|set), data = dat) 

：

colour size level marbles set 
    Blue Large Low  80  1 
    Blue Large High 9  2 
    Blue Small Low  91  1 
    Blue Small High 2  1 
    White Large Low  80  2 
    White Large High 9  1 
    White Small Low  91  2 
    White Small High 2  1 

は、私は2つのモデルをプロットしたい：次のようにデータ（DAT）がありますモデルの推定値から係数をどのように置き換えるかは不明である。 gpplot2の最終モデルの見積もりをどのようにプロットすることができますか？誰もがモデル推定値を簡単に印刷する方法を提案できれば助かります

さらに、ggplot2に重要な相互作用を示すグラフの上にバーを表示させることができますか？

Answer 1

階乗設計の線形混合効果モデルからの予測をプロットする1つのアプローチがあります。固定効果係数の見積もりには、fixef(...)またはcoef(summary(...))でアクセスできます。ランダム効果の見積もりにはranef(...)でアクセスできます。

library(lme4) 
mod1 <- lmer(marbles ~ colour + size + level + colour:size + colour:level + size:level + (1|set), data = dat) 
mod2 <- lmer(marbles ~ colour + size + level +(1|set), data = dat) 

dat$preds1 <- predict(mod1,type="response") 
dat$preds2 <- predict(mod2,type="response") 

dat<-melt(dat,1:5) 

pred.plot <- ggplot() + 
    geom_point(data = dat, aes(x = size, y = value, 
          group = interaction(factor(level),factor(colour)), 
          color=factor(colour),shape=variable)) + 
    facet_wrap(~level) + 
    labs(x="Size",y="Marbles") 

これらはあなたがあなたの記事で提示されたデータのための固定効果予測しています。色の点は重なっていますが、モデルに含まれるデータによって異なります。軸、ファセット、またはシェイプを介して表現するために選択した因子の組み合わせによって、グラフの視覚的強調がシフトすることがあります。