Question

我正在研究语言数据，并尝试用NURSE之类的词来研究元音的实现。可以实现的类别少于3种，我将其编码为。然后，我测量了共振峰值（F1和F2）。然后，我创建了一个LME来预测具有不同固定和随机效应的F1和F2值，但是主要效应是音素（即）和单个音素的交叉随机效应。可以在下面找到示例模型。

Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: 
F2 ~ (phoneme | individual) + (1 | word) + age + frequency +  
    (1 | zduration)
   Data: nurse_female

REML criterion at convergence: 654.4

Scaled residuals: 
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-2.09203 -0.20332  0.03263  0.25273  1.37056 

Random effects:
 Groups     Name        Variance Std.Dev. Corr       
 zduration  (Intercept) 0.27779  0.5271              
 word       (Intercept) 0.04488  0.2118              
 individual (Intercept) 0.34181  0.5846              
            phonemeIr   0.54227  0.7364   -0.82      
            phonemeVr   1.52090  1.2332   -0.93  0.91
 Residual               0.06326  0.2515              
Number of obs: 334, groups:  
zduration, 280; word, 116; individual, 23

Fixed effects:
                   Estimate Std. Error t value
(Intercept)         1.79167    0.32138   5.575
age                -0.01596    0.00508  -3.142
frequencylow       -0.37587    0.18560  -2.025
frequencymid       -1.18901    0.27738  -4.286
frequencyvery high -0.68365    0.26564  -2.574

Correlation of Fixed Effects:
            (Intr) age    frqncyl frqncym
age         -0.811                       
frequencylw -0.531 -0.013                
frequencymd -0.333 -0.006  0.589         
frqncyvryhg -0.356  0.000  0.627   0.389

现在的问题是，我将如何绘制每个人以及3个变体中的每一个的平均F2值？

我尝试将随机效果绘制为毛毛虫图并得到以下结果，但我不确定这是否准确或是否符合我的要求。如果我做的是正确的，还有其他更好的方法绘制它吗？

ranefs_nurse_female_F2 <- ranef(nurse_female_F2.lmer8_2)
dotplot(ranefs_nurse_female_F2)

R：绘制混合效果模型以绘制结果

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