用sjPlot绘制glmer模型 df

只有一个固定效应协变量（

$B

），因此在阅读了

plot\u model

的帮助页面并与您提供的过时资料进行比较之后。这似乎提供了所需的绘图：

df <- data.frame(C=c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,6,6,6,6,7,7,7,7,8,8,8,8), 
                 Y=c("F","F","F","F","F","F","F","F","F","F","F","F","F","F","F","F",
                     "M","M","M","M","M","M","M","M","M","M","M","M","M","M","M","M"), 
                 B=c(1,1,3,2,5,3,6,7,2,1,2,4,3,2,3,6,8,6,5,8,5,7,4,8,7,8,2,9,7,7,6,7))

m <- glmer(Y ~ B + (1|C), data=df, family=binomial())

plot_model(m)

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在跌跌撞撞地试图从Github获取sjPlot的最新版本及其所有依赖项的最新版本，然后阅读当前的帮助页面并测试上面的代码之后，我现在看到@Marius已经发布了这篇文章。哦，好吧。如果他想回答，我将删除。

到目前为止，您尝试了什么？你被困在哪里了？我没有投反对票，但我相信其他人这样做是因为你没有表现出太多的“研究努力”。很好，您已经包含了一些数据和模型拟合代码，但如果您亲自尝试解决问题，那就更好了-目前它读起来有点像“请为我编写代码”有帮助吗？@42-因为sjp.glmer函数已经不存在了-它被plot_model替换，参数也不同了。是的，BenBolker的链接将是最有用的，因为自从你链接到最初的博客帖子以来，

sjPlot

已经发生了很大的变化。我认为您需要类似于绘图模型（m，type=“pred”，terms=“B”），但如果问题不是这样，请将问题编辑得更具体一些。答案的最后一部分看起来更像是一条评论，而不是答案的一部分……部分原因是警告说，安装sjPlot有点麻烦，有很多依赖项在第一轮或第三轮都没有安装，还有一个建议是马吕斯可能想发布他自己的方法，因为他可能比我有更多的经验。

> plot_model(m, type = "pred")
$B