Plotting Криволинейных Отношения с моделью Multi-Level в R

Question

Я пытаюсь построить криволинейный эффект с включением регрессор от модели многоуровневой (СВА) в R (см модели ниже)

modelUF_US2 = lmer(ufeel ~ age_c + nat + extra_c + trait_sk_c + neuro_c + agree_c + open_c + g.usuccess + usuccess_cwc + usuccess_cwc2 + trait_sk_c2 (usuccess_cwc | subject), data = S6_MLM, REML = 0, na.action = "na.omit",)

Где usuccess_cwc2 - это квадрат члена usuccess_cwc, который я ищу в сюжете.

Я просмотрел сообщения, обсуждая, как моделировать криволинейные эффекты, используя simple models и MLMs, но не выяснили, как объединить эти два подхода.

Любая помощь на этом будет принята с благодарностью!

Answer 1

Для этого вы можете использовать sjPlot-package. Используйте sjp.lmer(modelUF_US2, type = "effect") для создания маргинальных эффектов для всех фиксированных эффектов вашей модели.

Если вы просто хотите, чтобы построить предельный эффект для полинома перспективе использовать:

sjp.lmer(modelUF_US2, type = "poly", poly.term = "usuccess_cwc") 

Однако, вам нужно повторно указать модель и квадрат usuccess_cwc в формуле перед:

modelUF_US2 <- 
    lmer(ufeel ~ age_c + nat + extra_c + trait_sk_c + 
     neuro_c + agree_c + open_c + g.usuccess + usuccess_cwc + 
     I(usuccess_cwc)^2 + trait_sk_c2 + (usuccess_cwc | subject), 
     data = S6_MLM, REML = 0, na.action = na.omit) 

library(sjPlot) 
sjp.lmer(modelUF_US2, type = "poly", poly.term = "usuccess_cwc")