根据估计值和st。绘制回归估计值。单独的错误

Question

我正在与sjplot https://strengejacke.github.io/sjPlot/一起工作，并喜欢可视化和比较如下估算的可能性（有关工作示例，请参见下文）。我想知道是否有可能在r中，可能在n ggplot2中，仅根据估计值和标准误差来绘制结果？假设我在论文中看到一个模型，并且估算了自己的模型，现在我想将我的模型与论文中的模型进行比较，因为我只有估算值和标准误差。我在SO上看到了这个，但也有点基于模型。

任何反馈或建议将不胜感激。

# install.packages(c("sjmisc","sjPlot"), dependencies = TRUE)
# prepare data
library(sjmisc)
data(efc)
efc <- to_factor(efc, c161sex, e42dep, c172code)
m <- lm(neg_c_7 ~ pos_v_4 + c12hour + e42dep + c172code, data = efc)

# simple forest plot
library(sjPlot)
plot_model(m)

我想暂时性的预期结果看起来会像这样，

我刚遇到coefplot https://cran.r-project.org/web/packages/coefplot/，但是我在没有R的机器上，我很奇怪，但是我会尽快调查coefplot。也许那是一条可能的路线。

Answer 1

您可以使用dotwhisker软件包轻松地做到这一点。默认情况下，该软件包将95％的CI显示为晶须，但是您可以修改输入的数据框作为输入来更改它。

# Package preload
library(dotwhisker)
library(broom)
library(dplyr)

# run a regression compatible with tidy
m1 <- lm(mpg ~ wt + cyl + disp + gear, data = mtcars)

# regression compatible with tidy
m1_df <- broom::tidy(x = m1) # create data.frame of regression results
m1_df # a tidy data.frame available for dwplot
#> # A tibble: 5 x 5
#>   term         estimate std.error statistic       p.value
#>   <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>         <dbl>
#> 1 (Intercept)  43.5        4.86       8.96  0.00000000142
#> 2 wt           -3.79       1.08      -3.51  0.00161      
#> 3 cyl          -1.78       0.614     -2.91  0.00722      
#> 4 disp          0.00694    0.0120     0.578 0.568        
#> 5 gear         -0.490      0.790     -0.621 0.540

# create  new columns for upper and lower bounds
m1_df <- m1_df %>%
  dplyr::mutate(
    .data = .,
    conf.low = estimate - std.error,
    conf.high = estimate + std.error
  )

# creating the dot and whisker plot
# note that whiskers correspond to standard error and not 95% CI
dotwhisker::dw_plot(m1_df)

您还可以从小插图中看到示例，这些示例显示了如何修改此基本图，尤其是当您要比较不同模型的结果时：https://cran.r-project.org/web/packages/dotwhisker/vignettes/kl2007_examples.html

例如：