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我已经成功地使用sjplot
的plot_model
函数来绘制多项逻辑回归模型。回归包含一个结果(寻求信息,具有 3 个水平)和 2 个连续预测变量(DSA、ASA)。我还更改了 plot_model
中的 ASA 值,以便根据 ASA 平均值和 SD 绘制预测效果结果:
plot1 <- plot_model(multinomialmodel , type = "pred", terms = c("DSA", "ASA[meansd]")
我有两个定制问题:
1) 分面顺序:分面顺序基于结果级别的默认字母顺序(“展开”,然后是“第一张图片”,然后是“多张图片”)。有没有办法调整这个?在运行和绘制模型之前,我尝试使用 factor()
(例如 here 和 ggplot2
)对级别进行重新排序,但这并没有导致结果发生任何变化面顺序。也许可以通过 ggplot2 来代替,如提供的第一个解决方案中的示例 here ?
2) 图例标签:图例目前用 ASA 的 -1 标准差、平均值和 +1 标准差值标记绘制的线条;有没有办法调整这些标签,而不是简单地说“-1 SD”、“平均值”和“+1 SD”而不是原始值?
谢谢!
最佳答案
首先,我使用您提供的数据复制您的绘图:
library(dplyr)
library(readr)
library(nnet)
library(sjPlot)
"ASA,DSA,Info_Sought
-0.108555801,0.659899854,First Pic
0.671946671,1.481880373,First Pic
2.184170211,-0.801398848,First Pic
-0.547588442,1.116555698,First Pic
-1.27930951,-0.299077419,First Pic
0.037788412,1.527545958,First Pic
-0.74271406,-0.755733264,Multiple Pics
1.20854212,-1.166723523,Multiple Pics
0.769509479,-0.390408588,Multiple Pics
-0.450025633,-1.02972677,Multiple Pics
0.769509479,0.614234269,Multiple Pics
0.281695434,0.705565438,Multiple Pics
-0.352462824,-0.299077419,Expand
0.671946671,1.481880373,Expand
2.184170211,-0.801398848,Expand
-0.547588442,1.116555698,Expand
-0.157337206,1.070890114,Expand
-1.27930951,-0.299077419,Expand" %>%
read_csv() -> d
multinomialmodel <- multinom(Info_Sought ~ ASA + DSA, data = d)
p1 <- plot_model(multinomialmodel ,
type = "pred",
terms = c("DSA", "ASA[meansd]"))
p1
您重构的尝试没有奏效,因为 sjPlot::plot_model()
没有注意到。解决分面重新排序的一种方法是生成一个如上所述的初始图,并将数据中的分面变量替换为包含所需顺序的因子版本,如下所示:
p2 <- p1
p2$data$response.level <- factor(p2$data$response.level,
levels = c("Multiple Pics", "First Pic", "Expand"))
p2
最后,为了解决图例标签问题,我们可以将色标替换为包含您所需标签的色标:
p2 +
scale_color_discrete(labels = c("-1 SD", "mean", "+1 SD"))
关于r - 使用 sjplot 的 plot_model 函数时调整刻面顺序和图例标签,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57080850/
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我正在尝试使用 par 函数组合多个图。这些图由 sjPlot 函数 sjp.likert() 生成。 我使用 sjPlot 包本身的两个示例图并尝试将它们组合起来: likert_2 <- data
sjPlot 包 ( http://www.strengejacke.de/sjPlot ) 具有 tab_model() 函数,可以为许多模型类型创建漂亮的 html 表格。我正在尝试在 Overl
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!