R语言emmeans组内差异标记、可视化及cld报错问题求助

使用R语言的logistic回归模型研究温度（因子，含20、23、26、29、32℃5个水平）和物种（因子，含HA、AP2个水平）对昆虫发育至1龄幼虫概率的影响，模型代码如下：

eggmodelA <- glm(cbind(No.hatched,No.eggs.added-No.hatched) ~ Temperature * Species, data=eggto1st.1, family = binomial(link="logit"))

似然比检验显示温度与物种的交互项显著，因此通过emmeans包进行组内两两比较：

Within.species<-emmeans(eggmodelA, specs = pairwise ~ Temperature|Species)
Within.temperature<-emmeans(eggmodelA, specs = pairwise ~ Temperature|Species)

遇到以下问题：

1. 如何在emmeans$contrasts结果中添加字母标记，区分同一物种内发育概率无显著差异的温度水平？
2. 能否将上述差异标记添加至emmip绘制的模型图中，同时添加每个温度下两物种是否存在显著差异的标识？
3. 使用multcompView包的cld()函数时出现报错：

Error in UseMethod("cld") : 
  no applicable method for 'cld' applied to an object of class "emmGrid"

1. 解决cld()报错并生成组内差异字母标记 #

报错原因是**multcompView::cld()不支持直接处理emmGrid对象**，需使用emmeans包自带的cld()函数（该函数专门为emmGrid对象设计）。步骤如下：

# 确保加载emmeans包
library(emmeans)

# 提取emmeans结果对象
emm_obj <- Within.species$emmeans

# 生成字母标记：同一字母表示同一物种内温度组间差异不显著
cld_result <- cld(emm_obj, alpha = 0.05, letters = letters, adjust = "tukey")

# 查看带字母标记的结果
print(cld_result)

输出结果中，.group列即为分组字母，同一物种内共享相同字母的温度水平无显著差异。

2. 在绘图中添加差异标记（组内字母+物种间显著性） #

emmip的自定义扩展性有限，推荐使用ggplot2结合emmeans结果绘图，更灵活地添加标记：

2.1 绘制带组内温度差异字母的基础图 #

先将cld_result转换为数据框，再用ggplot2绘图：

library(ggplot2)

# 将emmeans结果转换为数据框
emm_df <- as.data.frame(cld_result)

# 绘制基础图+组内字母标记
ggplot(emm_df, aes(x = Temperature, y = prob, color = Species, group = Species)) +
  geom_point(size = 3) +
  # 添加95%置信区间
  geom_errorbar(aes(ymin = asymp.LCL, ymax = asymp.UCL), width = 0.2) +
  # 添加字母标记，vjust调整垂直位置
  geom_text(aes(label = .group), vjust = -1.5, size = 4) +
  labs(
    x = "Temperature",
    y = "Predicted probability of reaching 1st instar from egg (± 95% confidence intervals)",
    color = "Species"
  ) +
  theme_classic()

2.2 添加同一温度下物种间的显著性标识 #

方法1：手动添加星号标记

先筛选出物种间差异显著的温度，再在对应位置添加标记：

# 执行温度内的物种两两比较
Within_temp <- emmeans(eggmodelA, pairwise ~ Species|Temperature, type = "response")

# 提取显著差异的温度及对应显著性等级
sig_comp <- as.data.frame(Within_temp$contrasts) |>
  mutate(signif = case_when(
    p.value < 0.001 ~ "***",
    p.value < 0.01 ~ "**",
    p.value < 0.05 ~ "*",
    TRUE ~ ""
  )) |>
  filter(signif != "") |>
  select(Temperature, signif)

# 获取每个温度置信区间的最大值，用于放置标记
max_y <- emm_df |>
  group_by(Temperature) |>
  summarise(y_pos = max(asymp.UCL) + 0.06) |>
  left_join(sig_comp, by = "Temperature")

# 绘制带两种标记的图
ggplot(emm_df, aes(x = Temperature, y = prob, color = Species, group = Species)) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_errorbar(aes(ymin = asymp.LCL, ymax = asymp.UCL), width = 0.2) +
  geom_text(aes(label = .group), vjust = -1.5, size = 4) +
  # 添加物种间显著性标记
  geom_text(data = max_y[!is.na(max_y$signif), ],
            aes(x = Temperature, y = y_pos, label = signif),
            size = 5, inherit.aes = FALSE) +
  labs(
    x = "Temperature",
    y = "Predicted probability of reaching 1st instar from egg (± 95% confidence intervals)",
    color = "Species"
  ) +
  theme_classic()

方法2：用ggsignif添加连线式标记（更美观）

使用ggsignif包自动添加物种间差异的连线和显著性标记：

library(ggsignif)

ggplot(emm_df, aes(x = Temperature, y = prob, color = Species, group = Species)) +
  geom_point(size = 3) +
  geom_errorbar(aes(ymin = asymp.LCL, ymax = asymp.UCL), width = 0.2) +
  geom_text(aes(label = .group), vjust = -1.5, size = 4) +
  # 添加物种间差异的连线与标记
  geom_signif(
    data = emm_df,
    aes(group = Species),
    comparisons = list(c("HA", "AP")),
    # 标记位置为每个温度组置信区间最大值上方
    y_position = emm_df |> group_by(Temperature) |> summarise(y = max(asymp.UCL) + 0.06) |> pull(y),
    map_signif_level = TRUE,
    tip_length = 0.01
  ) +
  labs(
    x = "Temperature",
    y = "Predicted probability of reaching 1st instar from egg (± 95% confidence intervals)",
    color = "Species"
  ) +
  theme_classic()

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