使用ggpredict绘制每日日记研究图时出现droplevels方法错误

我在每日日记研究中绘制压力值随时间变化的图表时，遇到了如下报错：

Error in UseMethod("droplevels") :
no applicable method for 'droplevels' applied to an object of class "Date".

报错出现在ggpredict(stress, ~date) %>% plot()这一行。教授协助编写的代码在他电脑上能正常运行，但在我这边不行，代码如下：

library(lme4)
library(lmerTest)
library(emmeans)
library(ggeffects)
library(tidyverse)
require(lubridate)

dat$date <- as.Date(dat$date)
dat$participant <- as.factor(dat$participant)

#1 stress

stress <- lmer(stress ~ date + (1 | participant), data = dat, REML = F)

summary(stress) #summary of model output

emmeans(stress, ~date) #estimated marginal means

ggpredict(stress, ~date) %>% plot()

p <- ggplot(dat, aes(y=stress, x=date, group=participant, color=participant)) + 
     geom_point() + geom_smooth(method='glm', se=FALSE)

解决方法 #

• 优先更新包版本：这个报错大概率是你电脑上的ggeffects或相关依赖包版本过旧，不支持直接对Date类型变量执行droplevels操作。教授的环境包版本更新，所以能正常运行。直接更新所有相关包即可：

  update.packages(c("lme4", "lmerTest", "emmeans", "ggeffects", "tidyverse", "lubridate"))
  

  更新完重启R会话再运行代码。

• 临时替代方案（无法更新包时）：把date转成数值型变量拟合模型，获取预测后再转回Date类型绘图：

  # 给数据集添加数值型日期列
  dat$date_num <- as.numeric(dat$date)
  # 重新拟合模型
  stress <- lmer(stress ~ date_num + (1 | participant), data = dat, REML = F)
  # 获取预测结果并把数值转回日期
  pred_result <- ggpredict(stress, ~date_num)
  pred_result$x <- as.Date(pred_result$x, origin = "1970-01-01")
  # 绘图
  plot(pred_result)
  

• 检查emmeans调用：原代码里emmeans(stress, ~date)对Date变量的处理也可能有版本兼容问题，如果更新包后还是有问题，可以改用emtrends分析时间趋势：

  emtrends(stress, ~1, var = "date")
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bella