如何用sjPlot/ggplot绘制多预测模型的两条回归直线及置信区间

要把两个预测变量的主效应（带置信区间）合并到同一幅图中，你可以直接用ggpredict提取每个变量的预测数据，手动合并后用ggplot2绘图，这样就能避免plot_model默认生成交互项的问题。具体步骤如下：

1. 提取两个变量的预测数据
   用ggpredict分别获取disp和hp的预测值及置信区间，这是plot_model底层使用的函数：

   library(sjPlot)
   library(ggplot2)
   
   dat = mtcars
   fit = lm(mpg ~ disp + hp + drat + wt + qsec, data = dat)
   
   # 获取每个变量的预测数据
   pred_disp <- ggpredict(fit, terms = "disp")
   pred_hp <- ggpredict(fit, terms = "hp")
   

2. 标记并合并数据集
   给每个数据集添加标识列，区分是哪个预测变量的结果，再合并成一个数据集：

   # 添加变量标识
   pred_disp$predictor <- "发动机排量(disp)"
   pred_hp$predictor <- "马力(hp)"
   
   # 合并数据
   pred_combined <- rbind(pred_disp, pred_hp)
   

3. 用ggplot2绘制合并图
   基于合并后的数据集绘图，同时展示两条回归线和各自的置信区间：

   ggplot(pred_combined, aes(x = x, y = predicted, color = predictor, fill = predictor)) +
     # 绘制回归线
     geom_line(linewidth = 1) +
     # 绘制置信区间（半透明填充）
     geom_ribbon(aes(ymin = conf.low, ymax = conf.high), alpha = 0.2, color = NA) +
     # 设置标签
     labs(x = "预测变量值（6点量表）", 
          y = "mpg预测值", 
          color = "预测变量", 
          fill = "预测变量") +
     # 可选：使用简洁主题
     theme_minimal()
   

为什么terms = c("disp", "hp")会生成交互项？ #

plot_model的terms参数传入多个变量时，默认逻辑是绘制条件效应：即第一个变量在第二个变量的不同水平下的效应（也就是交互视角的展示），而非两个变量各自的主效应。所以要实现你的需求，必须手动提取单个变量的预测数据再合并。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者format_0