sjPlot包plot_model函数重排序项失效问题求助

核心问题在于：plot_model(type="pred")的绘图顺序由数据中分类变量的因子水平顺序决定，而非模型系数顺序或事后轴标签调整。之前的方法无效，是因为没有从数据层面定义变量顺序，以下是正确解决方案：

步骤1：将分类变量转换为自定义顺序的因子 #

在拟合模型前，先把ee2变量转换为因子，指定你需要的水平顺序（同时可直接设置标签，省去后续调整步骤）：

# 直接修改原数据中的ee2为因子（或创建新变量避免修改原数据）
noday3$ee2 <- factor(
  noday3$ee2,
  levels = c("bl.b", "bl.a", "bag", "bed", "box", "digbox", "complex"),
  labels = c("Baseline \n (Pre)", "Baseline \n (Post)", "Bag", "Bed", "Box", "Dig-box", "Complex \n environment")
)

步骤2：重新拟合模型 #

用处理后的数据集重新拟合geeglm模型，此时模型会遵循因子水平的顺序处理变量：

lai <- geeglm(point.lai ~ ee2 + Observer + month,
              data = noday3, 
              id = ferret.id, 
              family = binomial, 
              corstr = "exchangeable")

步骤3：绘制预测图 #

直接调用plot_model即可，此时X轴项和对应数据会完全按照你定义的顺序显示，无需额外调整：

plot_model(lai, type = "pred", terms = c("ee2"),
           title = "",
           axis.title = c("EE on Day 1 and Baselines", "Probability (%) of Lying awake inattentive")) +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(size = 14),
        axis.text.y = element_text(size = 14),
        axis.title.x = element_text(size = 16),
        axis.title.y = element_text(size = 16))

为什么之前的方法无效？ #

• order.terms参数仅针对模型系数的排序，对type="pred"的预测值绘图不生效；
• scale_x_discrete(limits)仅修改X轴标签的显示顺序，但底层预测数据的顺序未改变，导致标签与数据错位。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AMMD