визуализация линейной смешанной модели в R

Я думаю, проблема в том, как вы строите свою модель. Основываясь на ваших данных, мне пришлось убрать некоторые ковариаты, чтобы модель заработала. Кроме того, если вы включите случайный эффект для «ID», у вас будут разные перехваты для каждого ID, и, таким образом, для каждой точки времени у вас будет несколько значений y в столбце прогноза. ggplot действительно связывает их, но, конечно, это выглядит совершенно криво.

Таким образом, я убрал ID как случайный эффект и вы увидите, что сюжет работает.

library(tidyverse)


foo <- foo %>% mutate(timepoint = str_replace(timepoint, " months", ""))

Model_5 <- nlme::lme(GM_RAW ~ Group,
  data = foo,
  random = ~ 1 | timepoint, method = "ML", na.action = na.omit
)

foo$gmpred <- predict(Model_5)

ggplot(foo, aes(x = as.numeric(timepoint), y = GM_RAW, colour = Group)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = ID)) +
  geom_line(aes(y = gmpred, group = Group, linetype = Group), color = "black")

Если вам действительно нужно добавить ID как случайный эффект, вам нужно будет изменить переменную группировки для geom_line, я использую interaction()

Model_5 <- nlme::lme(GM_RAW ~ Group,
  data = foo,
  random = ~ timepoint | ID, method = "ML", na.action = na.omit
)

foo$gmpred <- predict(Model_5)

ggplot(foo, aes(x = as.numeric(timepoint), y = GM_RAW, colour = Group)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(group = ID)) +
  geom_line(aes(y = gmpred, group = interaction(Group,ID), linetype = Group), color = "black")

^{Создано 18 апреля 2020 г. с помощью пакета reprex (v0.3.0)}

данные

foo <- readr::read_csv(",ID,timepoint,Maternal_Education,age,Group,GM_RAW
1,3012,5 months,NA,188,Typical Group,10
2,3089,5 months,NA,182,Typical Group,9
3,3012,10 months,NA,328,Typical Group,13
4,3004,5 months,Tertiary postgraduate,163,Typical Group,6
5,3008,5 months,Tertiary postgraduate,171,Typical Group,4
6,3023,5 months,Tertiary postgraduate,170,Typical Group,8
7,3063,5 months,Tertiary postgraduate,181,Typical Group,10
8,3071,5 months,Tertiary postgraduate,151,Typical Group,8
9,3074,5 months,Tertiary postgraduate,183,Typical Group,9
10,3075,5 months,Tertiary postgraduate,165,Typical Group,9
11,3087,5 months,Tertiary postgraduate,172,Typical Group,6
12,3104,5 months,Tertiary postgraduate,180,Typical Group,7
13,3115,5 months,Tertiary postgraduate,199,Typical Group,8
14,3142,5 months,Tertiary postgraduate,201,Typical Group,9
15,3161,5 months,Tertiary postgraduate,189,Typical Group,7
16,3162,5 months,Tertiary postgraduate,201,Typical Group,8
17,4002,5 months,Tertiary postgraduate,202,NF1,8
18,4024,5 months,Tertiary postgraduate,167,NF1,8
19,3004,10 months,Tertiary postgraduate,315,Typical Group,9
20,3008,10 months,Tertiary postgraduate,341,Typical Group,9
21,3023,10 months,Tertiary postgraduate,358,Typical Group,14
22,3063,10 months,Tertiary postgraduate,293,Typical Group,17
23,3071,10 months,Tertiary postgraduate,302,Typical Group,12
24,3074,10 months,Tertiary postgraduate,333,Typical Group,12
25,3075,10 months,Tertiary postgraduate,318,Typical Group,11
26,3078,10 months,Tertiary postgraduate,304,Typical Group,9
27,3087,10 months,Tertiary postgraduate,335,Typical Group,13
28,3104,10 months,Tertiary postgraduate,294,Typical Group,10
29,3115,10 months,Tertiary postgraduate,305,Typical Group,11
30,3142,10 months,Tertiary postgraduate,327,Typical Group,11
31,3161,10 months,Tertiary postgraduate,328,Typical Group,12
32,3162,10 months,Tertiary postgraduate,333,Typical Group,10
33,4002,10 months,Tertiary postgraduate,335,NF1,11
34,4009,10 months,Tertiary postgraduate,320,NF1,11
35,4024,10 months,Tertiary postgraduate,351,NF1,13
36,3004,14 months,Tertiary postgraduate,438,Typical Group,21
37,3008,14 months,Tertiary postgraduate,460,Typical Group,9
38,3023,14 months,Tertiary postgraduate,471,Typical Group,18
39,3063,14 months,Tertiary postgraduate,445,Typical Group,20")
#> Warning: Missing column names filled in: 'X1' [1]