r - 来自混合效应模型的 "significant"随机效应的毛毛虫图

我以前在这里寻求帮助的经验非常丰富，希望再次获得帮助。

我估计一个相当大的混合效果模型，其中随机效果之一具有超过150个不同的级别。这将使标准的毛毛虫图很难理解。

如果可能的话，我想得到一个随机效应水平的毛毛虫图，在缺乏更好的术语的情况下，它是“显着的”。那就是:我想要一个履带图，其中随机截距或的可变斜率的随机斜率具有不包含零的“置信区间”(我知道那不完全是)。

从sleepstudy标准的lme4数据考虑此标准模型。

library(lme4)
fit <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)
ggCaterpillar(ranef(fit,condVar=TRUE), QQ=FALSE, likeDotplot=TRUE, reorder=FALSE)[["Subject"]]

我会得到这个毛毛虫的阴谋。

我使用的毛毛虫图来自this code。请注意，我倾向于对间隔使用较小的保守范围(即1.645 * se，而不是1.96 * se)。

基本上，我想要一个只包含308、309、310、330、331、335、337、349、350、352和370的水平的毛毛虫图，因为这些水平截获了或坡度，而这些坡度的间隔没有包括零。我之所以要问，是因为我在150多个不同级别上的毛毛虫图很难读，我认为这可能是一个值得解决的方案。

可复制的代码如下。我非常感谢您的帮助。

# https://stackoverflow.com/questions/34120578/how-can-i-sort-random-effects-by-value-of-the-random-effect-not-the-intercept
ggCaterpillar <- function(re, QQ=TRUE, likeDotplot=TRUE, reorder=TRUE) {
require(ggplot2)
f <- function(x) {
pv   <- attr(x, "postVar")
cols <- 1:(dim(pv)[1])
se   <- unlist(lapply(cols, function(i) sqrt(pv[i, i, ])))
if (reorder) {
  ord  <- unlist(lapply(x, order)) + rep((0:(ncol(x) - 1)) * nrow(x), each=nrow(x))
  pDf  <- data.frame(y=unlist(x)[ord],
                     ci=1.645*se[ord],
                     nQQ=rep(qnorm(ppoints(nrow(x))), ncol(x)),
                     ID=factor(rep(rownames(x), ncol(x))[ord], levels=rownames(x)[ord]),
                     ind=gl(ncol(x), nrow(x), labels=names(x)))
} else {
  pDf  <- data.frame(y=unlist(x),
                     ci=1.645*se,
                     nQQ=rep(qnorm(ppoints(nrow(x))), ncol(x)),
                     ID=factor(rep(rownames(x), ncol(x)), levels=rownames(x)),
                     ind=gl(ncol(x), nrow(x), labels=names(x)))
}

if(QQ) {  ## normal QQ-plot
  p <- ggplot(pDf, aes(nQQ, y))
  p <- p + facet_wrap(~ ind, scales="free")
  p <- p + xlab("Standard normal quantiles") + ylab("Random effect quantiles")
} else {  ## caterpillar dotplot
  p <- ggplot(pDf, aes(ID, y)) + coord_flip()
  if(likeDotplot) {  ## imitate dotplot() -> same scales for random effects
    p <- p + facet_wrap(~ ind)
  } else {           ## different scales for random effects
    p <- p + facet_grid(ind ~ ., scales="free_y")
  }
  p <- p + xlab("Levels of the Random Effect") + ylab("Random Effect")
}

p <- p + theme(legend.position="none")
p <- p + geom_hline(yintercept=0)
p <- p + geom_errorbar(aes(ymin=y-ci, ymax=y+ci), width=0, colour="black")
p <- p + geom_point(aes(size=1.2), colour="blue")
return(p)
}

  lapply(re, f)
}


library(lme4)
fit <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)
ggCaterpillar(ranef(fit,condVar=TRUE), QQ=FALSE, likeDotplot=TRUE, reorder=FALSE)[["Subject"]]
ggsave(file="sleepstudy.png")

最佳答案

首先，感谢您在引号中加上“有意义” ...阅读此书的每个人都应记住，重要性在这种情况下没有任何统计意义(最好使用Z统计量(值/std.error)准则例如| Z |> 1.5或| Z |> 1.75，只是为了强调这不是推论性阈值...)
我最终被带走了……我决定最好对它进行重构/模块化，所以我写了一个augment方法(旨在与broom包一起使用)，该方法从ranef.mer对象构造有用的数据帧。 ...一旦完成，所需的操作就非常简单。
我将augment.ranef.mer代码放在答案的末尾-有点长(在这里运行代码之前，您需要获取它的源代码)。 更新:一段时间以来，此augment方法已成为broom.mixed包的一部分...

library(broom)
library(reshape2)
library(plyr)

将augment方法应用于RE对象:

rr <- ranef(fit,condVar=TRUE)
aa <- augment(rr)

names(aa)
## [1] "grp"       "variable"  "level"     "estimate"  "qq"        "std.error"
## [7] "p"         "lb"        "ub"

现在，ggplot代码非常基本。我使用的是geom_errorbarh(height=0)而不是geom_pointrange()+coord_flip()，因为ggplot2不能将coord_flip与facet_wrap(...,scales="free")一起使用...

## Q-Q plot:
g0 <- ggplot(aa,aes(estimate,qq,xmin=lb,xmax=ub))+
    geom_errorbarh(height=0)+
    geom_point()+facet_wrap(~variable,scale="free_x")

## regular caterpillar plot:
g1 <- ggplot(aa,aes(estimate,level,xmin=lb,xmax=ub))+
    geom_errorbarh(height=0)+
    geom_vline(xintercept=0,lty=2)+
    geom_point()+facet_wrap(~variable,scale="free_x")

现在找到您要保留的级别:

aa2 <- ddply(aa,c("grp","level"),
             transform,
             keep=any(p<0.05))
aa3 <- subset(aa2,keep)

仅使用具有“显着”斜率或截距的水平来更新毛虫图:

g1 %+% aa3

如果您只想突出显示“重要”级别而不是完全删除“非重要”级别

ggplot(aa2,aes(estimate,level,xmin=lb,xmax=ub,colour=factor(keep)))+
    geom_errorbarh(height=0)+
    geom_vline(xintercept=0,lty=2)+
    geom_point()+facet_wrap(~variable,scale="free_x")+
    scale_colour_manual(values=c("black","red"),guide=FALSE)

##' @importFrom reshape2 melt
##' @importFrom plyr ldply name_rows
augment.ranef.mer <- function(x,
                                 ci.level=0.9,
                                 reorder=TRUE,
                                 order.var=1) {
    tmpf <- function(z) {
        if (is.character(order.var) && !order.var %in% names(z)) {
            order.var <- 1
            warning("order.var not found, resetting to 1")
        }
        ## would use plyr::name_rows, but want levels first
        zz <- data.frame(level=rownames(z),z,check.names=FALSE)
        if (reorder) {
            ## if numeric order var, add 1 to account for level column
            ov <- if (is.numeric(order.var)) order.var+1 else order.var
            zz$level <- reorder(zz$level, zz[,order.var+1], FUN=identity)
        }
        ## Q-Q values, for each column separately
        qq <- c(apply(z,2,function(y) {
                  qnorm(ppoints(nrow(z)))[order(order(y))]
              }))
        rownames(zz) <- NULL
        pv   <- attr(z, "postVar")
        cols <- 1:(dim(pv)[1])
        se   <- unlist(lapply(cols, function(i) sqrt(pv[i, i, ])))
        ## n.b.: depends on explicit column-major ordering of se/melt
        zzz <- cbind(melt(zz,id.vars="level",value.name="estimate"),
                     qq=qq,std.error=se)
        ## reorder columns:
        subset(zzz,select=c(variable, level, estimate, qq, std.error))
    }
    dd <- ldply(x,tmpf,.id="grp")
    ci.val <- -qnorm((1-ci.level)/2)
    transform(dd,
              p=2*pnorm(-abs(estimate/std.error)), ## 2-tailed p-val
              lb=estimate-ci.val*std.error,
              ub=estimate+ci.val*std.error)
}

关于r - 来自混合效应模型的 "significant"随机效应的毛毛虫图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/34344599/