r - 在 R 中绘制与 lme4 或 LmerTest 模型的置信区间的交互

Question

使用dat（在此处找到），我运行以下模型：

library(lmerTest)

model <- lmerTest::lmer(eval ~ post + ess + post*ess + (1|ID), data = dat)

的输出summary(model)表明交互项是显着的：

Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method ['lmerModLmerTest']
Formula: eval ~ post + ess + ess * post + (1 | ID)
   Data: dat

REML criterion at convergence: 163.4

Scaled residuals: 
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-1.95714 -0.48596  0.00623  0.49208  1.82729 

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 ID       (Intercept) 0.33344  0.5774  
 Residual             0.02944  0.1716  
Number of obs: 170, groups:  ID, 85

Fixed effects:
            Estimate Std. Error       df t value             Pr(>|t|)    
(Intercept)  1.50194    0.09082 90.00645  16.538 < 0.0000000000000002 ***
post        -0.24537    0.03658 83.00000  -6.707        0.00000000226 ***
ess          0.15444    0.13076 90.00645   1.181              0.24067    
post:ess     0.15620    0.05267 83.00000   2.965              0.00395 ** 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Correlation of Fixed Effects:
         (Intr) post   ess   
post     -0.201              
ess      -0.695  0.140       
post:ess  0.140 -0.695 -0.201

但是当我尝试sjPlot使用 95% 置信区间来绘制交互时，得到的区间不会使交互看起来很重要......

library(sjPlot)
library(TMB)

plot_model(model, type="int", ci.lvl=0.95)

我的两个问题：

1. 为什么估计和绘制的结果似乎讲述了不同的故事？
2. 如何从模型中提取系数的置信区间以创建自己的图表而不是使用plot_model()？我想制作一个条形图来说明相互作用，因为变量ess和post是二元的。

注意：我很高兴使用lme4- 应该得到相同的结果，当总结 lme4 对象时，什么系数很重要并不那么明显，我希望这个问题非常清楚。

Answer 1

我将按相反的顺序回答您的问题：

2. 该plot_model()函数从ggeffects包中调用函数。具体来说，ggpredict()做了很多工作。如果您访问以下 URL，您会发现很多关于如何更改效果图以及从拟合模型中获取各种信息的信息。

https://cran.r-project.org/web/packages/ggeffects/vignettes/ggeffects.html

1. 我真的不同意这种互动看起来并不重要。置信区间与大部分绘图的其他类别均值不重叠。然而，这可能不是重点，因为您当前正在以一种使其看起来连续的方式绘制分类数据。这不会改变模型在底层的拟合方式，但会改变sjPlot. 我已经用因子拟合了您指定的模型，并绘制了我认为应该在下面绘制的方式。我不认为这对情节有太大的改变，但它可能会改变你的解释。此图中显示的差异与模型汇总输出一致，可以这样表述post：ess是 0 与 1。此外，请查看两个ess类别的 CI 在 0 时如何与均值重叠，post但在 1 时它们显着不同post。

让我知道这是否需要进一步澄清。