我可以使用哪个 R 包来可视化混合效应模型系数

Question

我正在使用 R 中的 lmer 函数研究混合效应模型。我的响应变量是生产力，它是连续变量，我尝试找到 5 个预测变量对生产力的影响（SR、NRI、CWM_H 和 CWM_Chl 和 FDispersion），所有预测变量都是继续变量。我想使用系数图可视化模型结果，就像您在图像上看到的那样。 （对正向和负向预测变量使用不同的颜色）。对2017年和2018年从32个图块中收集的数据（从32个图块中采样）进行重复测量，因此我在图中将上述四个预测变量用作固定效应，将图块用作随机效应模型。我应该使用哪个包来可视化系数？任何帮助将不胜感激！

我用过的公式

mixed_model<- lmer(Productivity_log ~ SpR + NRI + CWM_Height + CWM_Chlorophyl +  
    FDispersion + (1 | Plot), Data= datsc,REML=TRUE) 

<img src="http://example.com/img.jpg">
<img src="http://file:///C:/Users/Gossaye/Desktop/CWM/png.jpg">

Answer 1

sjPlot::plot_model() 正是这样做的。一个快速演示：

library(lme4)
library(sjPlot)
data(msleep, package = "ggplot2")

mixed_model <- lmer(
  sleep_total ~ brainwt + bodywt + factor(vore) + (1 | order),
  data = msleep
)

plot_model(mixed_model)