Ich habe folgende Datenmenge:fixe Effekte Steigung von lmer Modell Plotten
> dput(df)
structure(list(Subject = c(1L, 2L, 3L, 5L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L,
7L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L,
13L, 13L, 14L, 14L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 18L,
18L, 18L, 19L, 19L, 20L, 20L, 21L, 21L, 22L, 22L, 23L, 23L, 23L,
24L, 24L, 25L, 25L, 25L, 26L, 26L, 26L, 27L, 27L, 28L, 28L, 29L,
29L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L,
41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L,
54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L, 66L,
67L, 68L, 69L, 70L, 71L, 72L, 73L, 74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L,
80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L,
93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 98L, 99L, 100L, 101L, 102L, 103L, 104L,
105L, 106L, 107L, 108L, 109L, 110L, 111L, 112L, 113L, 114L, 115L,
116L), A = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("1",
"2"), class = "factor"), B = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L), .Label = c("1", "2", "3"), class = "factor"), C = c(9.58,
9.75, 15, 10.75, 13.3, 14.42, 15.5, 9.25, 10.33, 11.33, 9.55,
11, 11.92, 14.25, 15.5, 16.42, 14.92, 16.17, 10.83, 11.92, 12.92,
7.5, 8.5, 10.33, 11.25, 13.08, 13.83, 14.92, 15.92, 9.58, 14.83,
11.92, 8.33, 9.5, 10.5, 6.8, 7.92, 9, 13.5, 10.92, 10, 11, 13,
15.58, 12.92, 11.8, 5.75, 6.75, 7.83, 11.12, 12.25, 12.08, 13.08,
14.58, 8.08, 9.17, 10.67, 10.6, 12.67, 7.83, 8.83, 9.67, 10.58,
11.75, 7, 17.17, 11.25, 13.75, 11.83, 16.92, 8.83, 7.07, 7.83,
15.08, 15.83, 16.67, 18.87, 11.92, 12.83, 7.83, 12.33, 10, 11.08,
12.08, 15.67, 11.75, 15, 14.308, 15.9064, 16.161, 16.9578, 8.90197,
16.2897, 9.05805, 10.5969, 5.15334, 9.1046, 14.1019, 18.9736,
10.9447, 14.5455, 16.172, 6.65389, 11.3171, 12.2864, 17.9929,
10.5778, 16.9195, 7.6, 7.8, 7.2, 16.7, 17, 16.5, 17, 15.1, 16,
16.4, 13.8, 13.8, 14.5, 16.1, 15.8, 15, 14.1, 15, 14.7, 15, 14.5,
10.8, 11.4, 11.3, 10.9, 11.2, 9.3, 10.8, 9.7, 8, 8.2, 8.2, 17.5,
12.6, 11.6, 10.8, 11.8, 12.3, 16.3, 17.1, 9.626283368, 14.6,
13.7), D = structure(c(2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L,
2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L,
1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L,
1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L,
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("1",
"2"), class = "factor"), Frontal_FA = c(0.4186705, 0.4151535,
0.4349945, 0.4003705, 0.403488, 0.407451, 0.3997135, 0.38826,
0.3742275, 0.3851655, 0.3730715, 0.3825115, 0.3698805, 0.395406,
0.39831, 0.4462415, 0.413532, 0.419088, 0.4373975, 0.4633915,
0.4411375, 0.3545255, 0.389322, 0.349402, 0.352029, 0.367792,
0.365298, 0.3790775, 0.379298, 0.36231, 0.3632755, 0.357868,
0.3764865, 0.3726645, 0.351422, 0.3353255, 0.334196, 0.3462365,
0.367369, 0.3745925, 0.3610755, 0.360576, 0.357035, 0.3554905,
0.3745615, 0.38828, 0.3293275, 0.3246945, 0.3555345, 0.375563,
0.38116, 0.387508, 0.357707, 0.413193, 0.3658075, 0.3776355,
0.362678, 0.3824945, 0.3771, 0.375347, 0.362468, 0.367618, 0.3630925,
0.3763995, 0.359458, 0.3982755, 0.3834765, 0.386135, 0.3691575,
0.388099, 0.350435, 0.3629045, 0.3456775, 0.4404815, 0.4554165,
0.425763, 0.4491515, 0.461206, 0.453745, 0.4501255, 0.4451875,
0.4369835, 0.456838, 0.437759, 0.4377635, 0.44434, 0.4436615,
0.437532, 0.4335325, 0.4407995, 0.470447, 0.4458525, 0.440322,
0.4570775, 0.4410335, 0.436045, 0.4721345, 0.4734515, 0.4373905,
0.4139465, 0.440213, 0.440281, 0.425746, 0.454377, 0.4457435,
0.488561, 0.4393565, 0.4610565, 0.3562055, 0.381041, 0.353253,
0.4265975, 0.4069595, 0.40092, 0.4261365, 0.429605, 0.425479,
0.4331755, 0.3981285, 0.4206245, 0.3798475, 0.3704155, 0.395192,
0.404436, 0.4148915, 0.416144, 0.384652, 0.3916045, 0.41005,
0.3940605, 0.3926085, 0.383909, 0.391792, 0.372398, 0.3531025,
0.414441, 0.404335, 0.3682095, 0.359976, 0.376681, 0.4173705,
0.3492685, 0.397057, 0.3940605, 0.398825, 0.3707115, 0.400228,
0.3946595, 0.4278775, 0.384037, 0.43577)), .Names = c("Subject",
"A", "B", "C", "D", "Frontal_FA"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-151L))
und möchte die feste Wirkung Steigung für das folgende Modell zeichnen:
FA <- lmer(Frontal_FA ~ poly(C) + A + B + D + (poly(C)||Subject), data = df)
Allerdings, wenn ich die sjPlot-Paket-Funktion sjp.lmer(FA, type = "fe.slope")
ich bekomme der folgende Fehler
Error in data.frame(x = model_data[[p_v]], y = resp) :
arguments imply differing number of rows: 0, 151
In addition: Warning message:
Insufficient length of color palette provided. 2 color values needed
ich es Zahl kann mit Matrixstruktur des Ausgangs zu tun haben, so versucht das STR-Ausgabe mit „reshape2“ Schmelzen, aber ohne Erfolg. Gibt es eine Möglichkeit, feste Effektneigungen vom Modellausgang zu zeichnen? Danke im Voraus!
Sie können auf die Koeffizienten Ihrer festen Effekte mit 'Zusammenfassung (FA) $ Koeffizienten' zugreifen – Nate
Danke Nathan. Ich meinte "plotten" und nicht "extrahieren". Du hast recht, ich habe schon meine Koeffizienten. Es ist nur so, dass ich die Passform nicht selbst entwerfen kann. –
Ein 'sjPlot' funktioniert gut für eine einfachere Version Ihres Modells, d. H.' FA <- lmer (Frontal_FA ~ poly (C) + A + D + (1 | Subjekt), data = df); sjp.lmer (FA, y.offset = .4) '. Ich würde Ihnen empfehlen, zuerst die Fehlermeldung 'lmer' zu lesen, es scheint, als ob das Modell, das Sie schätzen wollen, einige Probleme hat. – majom