r - 可视化 lme 的交叉随机效应

Question

我是混合模型的新手，遇到了一些问题。我有一个模型：

lmer(F2 ~ (phoneme|individual) + (1|word) + age + frequency + (1|zduration), data = nurse_female)

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 

该模型预测女性说话者 NURSE 中元音的标准化共振峰值。无需过多介绍，我在音素下编码大约有 3 个变体可能为 <Er, Ir, Vr>。个人描述演讲者。我设法使用随机效应绘制了每个扬声器的 F2 方差。

但是，我如何绘制模型预测的 F2 值，每个扬声器的音素在 x 轴（即 <Er、Ir、Vr> 的 3 个标记）和 F2 在 y 轴上？

我尝试了几种方法，但都没有奏效。

提前致谢。如果您需要更多信息/数据，请直说

标签： rplotlme4