作者简介
作者：吴健 中国科学院大学 R语言、统计学爱好者，尤其擅长R语言和Arcgis在生态领域的应用分享。
个人公众号：统计与编程语言
回归分析作为统计学的核心，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、校标变量或结果变量）的方法。通常回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。在实际应用过程中，回归分析的结果常以表格的形式输出，即占用报告或文章的大量空间，同时结果表达又显得没有那么直观。基于此，本为初步介绍一下plot_model可视化回归模型结果，希望可以为大家带来帮助。
01
—
可视化多元线性回归模型
1.加载程序包
library(sjPlot)
library(sjlabelled)
library(sjmisc)
library(ggplot2)2.加载数据集
data(iris)3.构建多元线性回归模型
m2 <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Species, data = iris)
summary(m2)4.可视化结果
plot_model(m2, show.values = TRUE, value.offset = .3)
上图可以看出每个因变量的值，置信区间及显著性等信息。其中位于0的灰色垂直线表示是否显著，如果置信区间包括0，则不显著；否则，显著。
02
—
可视化逻辑斯蒂回归模型
1.加载程序包
library(sjPlot)
library(sjlabelled)
library(sjmisc)
library(ggplot2)2.构造数据集
data(efc)
y <- ifelse(efc$neg_c_7 < median(na.omit(efc$neg_c_7)),0,1)
df <- data.frame(
y = as.factor(y),
sex = as.factor(efc$c161sex),
dep = as.factor(efc$e42dep),
barthel = efc$barthtot,
education = as.factor(efc$c172code))
head(df)
set_label(df$y) <- "High Negative Impact"#设置响应变量标签
3.构建逻辑斯蒂回归模型m1 <- glm(y ~., data=df, family = binomial(link = "logit"))
summary(m1)
4.可视化结果
plot_model(m2, show.values = TRUE, value.offset = .3, axis.labels = "")
图可以看出每个因变量的值，置信区间及显著性等信息。其中位于1的灰色垂直线表示是否显著，如果置信区间包括1，则不显著；否则，显著。
注：plot_model还有很多参数，可以对图进行调整，如改变垂直参考线颜色，有选择的选择显示变量等。大家可以自行查阅函数的帮助文档，本文仅起一个引导作用，介绍一下回归模型可视化的方法。
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