weixin_46963057 2023-01-17 15:42 采纳率: 100%
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R 二分变量和连续变量的关系可视化

二分变量为因变量,连续变量为自变量,GLMM中该连续变量的主效应显著,如何可视化呢?
自己做了一个ggplot出来是两条平行的横线。

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  • jiucheng321 2023-01-17 16:08
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    在 GLMM 中,如果二分变量作为因变量,连续变量作为自变量,并且连续变量的主效应显著,那么可以使用以下方法可视化:
    对于连续变量,可以使用箱线图或者密度图来可视化其分布情况。如果连续变量是数值型的,可以使用箱线图来展示其中位数、四分位数、最大值和最小值等统计量。如果连续变量是非数值型的,可以使用密度图来展示其分布情况。
    对于二分变量,可以使用条形图或者饼状图来可视化其分布情况。如果二分变量是数值型的,可以使用条形图来展示其中位数、四分位数、最大值和最小值等统计量。如果二分变量是非数值型的,可以使用饼状图来展示其分布情况。
    对于自变量和因变量之间的关系,可以使用散点图来可视化。散点图可以展示两个变量之间的关系,并且可以看出数据的分布情况。
    可以使用二元关系图,将两个变量的分布情况放在一起进行比较。
    你提到的ggplot出来是两条平行的横线,可能是因为你使用了错误的可视化方式或者变量类型不匹配。 建议你重新检查你的代码,确保使用了正确的可视化方法并且变量类型正确。
    对于GLMM,可以考虑使用 mixed effect plot来可视化,这样可以看出自变量与因变量之间的关系,同时也可以看出随机效应的贡献,可以更好的理解数据。

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