ggeffects中test_predictions处理分类非焦点项的技术问询

问题1：test_predictions默认如何处理分类非焦点项？ #

test_predictions（来自marginaleffects包）默认会将非焦点分类变量固定在其参考类别（基准水平），数值型非焦点变量则取均值。这种逻辑和predict_response不设置margin参数时的行为一致，这也是你移除margin后两者结果匹配的原因。

问题2：能否让test_predictions按predict_response中margin='marginalmeans'的方式处理？ #

可以实现，核心是先构造符合边际均值逻辑的数据集，再传入test_predictions：

• 方式一：用ggeffects::predict_response()生成带margin='marginalmeans'的预测数据集，将其作为newdata参数传入test_predictions，基于边际均值结果做检验。
• 方式二：使用marginaleffects包的avg_predictions()函数，通过by参数指定分组变量，先得到边际均值结果，再对这些结果执行test_predictions。

关于多year水平的报错问题 #

报错翻译 #

错误：hypotheses参数的"pairwise"、"reference"和"sequential"选项不支持结果行数超过25行的marginaleffects命令。请使用newdata、by和/或variables参数计算更小的结果集，再进行假设检验。

原因与解决方法 #

报错是因为指定5个year水平后，模型生成的预测结果行数超过25行，而pairwise这类两两比较会产生大量假设检验，包出于性能优化和避免过度多重比较的目的设置了这个限制。解决思路：

• 减少year的指定水平数（比如回到3个）；
• 用by参数对countryname或parfam等分类变量分组，缩小单次检验的结果范围；
• 先用avg_predictions()生成汇总后的边际均值结果（行数会大幅减少），再基于这个结果做两两比较检验。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者גלעד הורביץ