r - 如何为 lmer 模型结果绘制具有标准误差的预测值？

Question

我有四个位置和四个基板的移植实验(取自每个位置)。我已经确定了每个位置和基质组合中每个种群的存活率。本实验重复 3 次。

我创建了一个 lmm 如下:

Survival.model <- lmer(Survival ~ Location + Substrate + Location:Substrate + (1|Replicate), data=Transplant.Survival,, REML = TRUE)

我想使用 predict 命令来提取预测，例如:

Survival.pred <- predict(Survival.model)

然后提取标准误差，以便我可以将它们与预测一起绘制以生成如下图所示的内容:



我知道如何使用标准 glm(这就是我创建示例图的方式)来执行此操作，但不确定我是否可以或应该使用 lmm 执行此操作。

我可以这样做吗，还是作为线性混合模型的新用户，我缺少一些基本的东西？

我确实找到了这个 post在 Stack Overflow 上没有帮助。

Based on a comment from RHertel, maybe I should have phrased the question: How do I plot model estimates and confidence intervals for my lmer model results so that I can get a similar plot to the one I have created above?

样本数据:

Transplant.Survival <- structure(list(Location = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("Steninge", "Molle", 
"Kampinge", "Kaseberga"), class = "factor"), Substrate = structure(c(1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 
3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 
4L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("Steninge", 
"Molle", "Kampinge", "Kaseberga"), class = "factor"), Replicate = structure(c(1L, 
2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 
2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 
3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("1", 
"2", "3"), class = "factor"), Survival = c(1, 1, 1, 0.633333333333333, 
0.966666666666667, 0.5, 0.3, 0.233333333333333, 0.433333333333333, 
0.966666666666667, 0.866666666666667, 0.5, 0.6, 0.266666666666667, 
0.733333333333333, 0.6, 0.3, 0.5, 0.3, 0.633333333333333, 0.9, 
0.266666666666667, 0.633333333333333, 0.7, 0.633333333333333, 
0.833333333333333, 0.9, 0.6, 0.166666666666667, 0.333333333333333, 
0.433333333333333, 0.6, 0.9, 0.6, 0.133333333333333, 0.566666666666667, 
0.633333333333333, 0.633333333333333, 0.766666666666667, 0.766666666666667, 
0.0333333333333333, 0.733333333333333, 0.3, 1.03333333333333, 
0.6, 1)), .Names = c("Location", "Substrate", "Replicate", "Survival"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -46L))

Answer 1

编辑:修复了功能/图形中的错误。

如果您喜欢使用 CI 绘制估计值，您可能需要查看 sjp.lmer sjPlot 中的函数包裹。查看各种绘图类型的一些示例 here .

此外，arm包提供计算标准错误的函数( arm::se.fixef 和 arm::se.ranef )

sjp.setTheme("forestgrey") # plot theme
sjp.lmer(Survival.model, type = "fe")

会给出以下情节