sjPlot R 包的森林图输出中的不同线条颜色

Question

我正在使用 sjPlot 包准备带有回归系数的森林图。如何自定义回归系数的线条颜色以使每个系数具有一种颜色？

我尝试在plot_model function 中使用参数colors = c("blue", "red", "black")，但它不起作用。我也尝试过将不同的调色板与scale_color_manual 结合使用，但也没有用。

这是来自sjPlot 包的示例：

library(sjPlot)
library(sjmisc)
data(efc)

#I used log before each predictor to have an example of confidence interval
fit <- lm(tot_sc_e ~ log(c161sex) + log(e17age) + log(c160age), data = efc)

plot_model(fit, colors = c("blue", "red", "black"))

它给了我一个带有两条蓝线和一条红线的情节。剧情中没有黑线！

尝试使用其他方法没有帮助：

plot_model(fit, colors = NULL)+
  scale_fill_sjplot(palette = "viridis", discrete = TRUE)+
  scale_color_viridis(discrete = TRUE)

它实际上使用了 viridis 调色板，但同样是两条紫色线和一条黄色线。它返回以下消息：

“'fill' 的比例已经存在。为 'fill' 添加另一个比例，它将替换现有的比例。” “'color' 的比例已经存在。为 'color' 添加另一个比例，它将替换现有的比例。”

如果我在代码中设置colors = NULL，它不应该返回这些消息，不是吗？

对于为每个预测变量获得一种不同颜色的任何帮助，我将不胜感激。 注意：此图将与具有相同预测变量的其他图相结合。因此，我希望它们在两个图中使用相同的颜色以提高可读性。

Answer 1

默认情况下，颜色/填充美学被映射到每个系数是正数还是负数。要覆盖此并告诉 sjPlot 将 3 个系数中的每一个视为自己的组，您可以将 group.terms = c(1, 2, 3) 指定为 plot_model 中的参数：

plot_model(fit, 
           group.terms = c(1, 2, 3), 
           colors = c("blue", "red", "black"))

该函数的默认行为还按字母顺序对系数进行排序，这会打乱蓝-红-黑序列。为了保持系数的原始顺序（即fit中的顺序），我们可以在plot_model中额外指定order.terms：

plot_model(fit, 
           group.terms = c(1, 2, 3), 
           order.terms = c(1, 2, 3),
           colors = c("blue", "red", "black"))