R语言中cat_plot是否支持泊松回归模型？

sjPlot包中的cat_plot()函数完全支持你构建的带offset项的泊松回归模型，用来可视化sex和year的交互作用完全没问题。

核心原因 #

cat_plot()专门针对各类回归模型的分类变量效应/交互做可视化，能识别glm生成的泊松模型对象，自动适配log链接函数，同时正确处理模型中的offset项，最终输出的预测值会转换回响应尺度（即实际发生率，对应你模型中event/PY的结果）。

示例代码 #

基于你的模型，直接调用cat_plot()即可：

# 先安装加载sjPlot包
install.packages("sjPlot")
library(sjPlot)

# 可视化sex和year的交互作用，展示响应尺度的预测值
cat_plot(model, 
         pred = year,  # x轴变量
         group = sex,  # 分组变量（交互项的另一分类变量）
         type = "pred",  # 展示预测值
         show.values = TRUE,  # 显示数值标签
         title = "不同性别下，年份对事件发生率的影响",
         ylab = "事件发生率（event/PY）")

关键说明 #

• 因为你的模型包含offset(log(PY))，cat_plot()会在计算预测值时自动纳入offset的影响，所以输出的y轴是经过offset调整后的发生率，符合你的分析逻辑。
• 如果需要调整可视化细节（比如颜色、主题），可以添加theme()相关参数，或者使用sjPlot自带的主题设置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fie Stegenborg Andersen