如何为brms模型conditional_effects生成的图表自定义颜色？

问题场景 #

我用brms拟合模型，X（变量名segment）是包含5个水平的因子变量，其中1、3、5属于同一条件，2、4属于另一条件；Y是实验测得的连续型因变量。使用conditional_effects()绘制X的估计效应图时，所有元素（均值点、标准差条）均为黑色。我尝试用以下代码设置分组颜色，但没有效果：

segmentEffect <- conditional_effects(model,effect = "segment")
myPlot <- plot(segmentEffect,plot=FALSE)[[1]] +
scale_fill_manual(values = c("1" = "cyan",
                             "2" = "pink",
                             "3" = "cyan",
                             "4" = "pink",
                             "5" = "cyan"))+
scale_colour_manual(values = c("1" = "cyan",
                               "2" = "pink",
                               "3" = "cyan",
                               "4" = "pink",
                               "5" = "cyan"))
myPlot

解决方案 #

方法1：直接绑定因子水平与颜色映射 #

原来的代码失效是因为绘图对象没有将颜色/填充美学与segment变量绑定，需先通过aes()指定映射关系，再设置颜色：

segmentEffect <- conditional_effects(model, effect = "segment")
myPlot <- plot(segmentEffect, plot=FALSE)[[1]] +
  # 将颜色、填充与segment变量绑定
  aes(colour = segment, fill = segment) +
  scale_fill_manual(values = c("1" = "cyan", "2" = "pink", "3" = "cyan", "4" = "pink", "5" = "cyan")) +
  scale_colour_manual(values = c("1" = "cyan", "2" = "pink", "3" = "cyan", "4" = "pink", "5" = "cyan"))
myPlot

方法2：创建分组变量简化设置（推荐） #

如果需要复用分组逻辑，先给数据集添加分组变量，再基于分组设置颜色，更简洁清晰：

1. 给原始数据集添加分组列：

# 假设数据集名为data，X变量为segment
data$cond_group <- factor(ifelse(data$segment %in% c(1,3,5), "条件A", "条件B"))

2. 绘图时绑定分组变量与颜色：

segmentEffect <- conditional_effects(model, effect = "segment")
myPlot <- plot(segmentEffect, plot=FALSE)[[1]] +
  aes(colour = cond_group, fill = cond_group) +
  scale_fill_manual(values = c("条件A" = "cyan", "条件B" = "pink")) +
  scale_colour_manual(values = c("条件A" = "cyan", "条件B" = "pink"))
myPlot

失效原因说明 #

conditional_effects()默认生成的ggplot对象中，点和误差线的颜色是固定值（默认黑色），并未将colour或fill美学与segment变量建立映射关系。因此直接添加颜色比例尺不会生效，必须先通过aes()指定变量与美学的绑定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SimonBoy