在plot_model

Question

我正在尝试可视化混合效果模型的预测。 plot_model似乎是我所需要的，但是我不能让它停止刻面化和为标准错误（或置信区间？）绘制阴影。我想在一个图中显示所有内容，并用形状（而不是刻面）呈现一个分组因子。

模型是：

model1 <- lmer(DV ~ p1 * p2 * p3 + (1|subj), data = mydata, REML = FALSE)

这就是我的绘制方式：

plot_model(model1,
           type = "eff",
           terms = c("p1","p2","p3"),
           colors = c("blue","darkgrey","black"),
           #facet.grid = F,
           #se = F,
           axis.title = c("score","DV")) +
           theme_minimal() +
             theme(legend.position = "bottom") +
             scale_color_manual(name = "Incentive type",
                                values=c("black","grey","blue"),
                                labels=c("1","2","3"))

您可能会注意到我尝试停用多面功能，但这没有用。

所以问题是：

1. 如何在图上“关闭”阴影（或这些置信区间？）？
2. 如何在plot_model中停止刻面？
3. 如何在同一图中将分组变量（p3）引入不同的形状？
   1. 可能是一个愚蠢的问题，但是-如何增加线条的粗细？

除非有人知道是否有更好的方法以图形方式显示混合模型预测？

在此先感谢您的帮助！