modèle d'effets mixtes de tracé dans ggplot

Je suis nouveau à effets mixtes modèles et j'ai besoin de votre aide s'il vous plaît.
J'ai tracé le graphique ci-dessous dans ggplot:

ggplot(tempEf,aes(TRTYEAR,CO2effect,group=Myc,col=Myc)) + 
  facet_grid(~N) +
  geom_smooth(method="lm",se=T,size=1) +
  geom_point(alpha = 0.3) + 
  geom_hline(yintercept=0, linetype="dashed") +
  theme_bw()

modèle d'effets mixtes de tracé dans ggplot

Cependant, je tiens à représenter un modèle à effets mixtes au lieu de lmdans geom_smoothafin que je puisse inclure SITEcomme un effet aléatoire.

Le modèle serait le suivant:

library(lme4)
tempEf$TRTYEAR <- as.numeric(tempEf$TRTYEAR)
mod <- lmer(r ~ Myc * N * TRTYEAR + (1|SITE), data=tempEf)

J'ai inclus TRTYEAR(année de traitement) parce que je suis également intéressé par les modèles de l'effet, qui peut augmenter ou diminuer avec le temps pour certains groupes.

Suivant est ma meilleure tentative à ce jour pour extraire le traçage des variables de sortie du modèle, mais seulement extrait les valeurs de TRTYEAR= 5, 10 et 15.

library(effects)
ef <- effect("Myc:N:TRTYEAR", mod)
x <- as.data.frame(ef)
> x
Myc     N TRTYEAR        fit         se       lower     upper
1   AM  Nlow       5 0.04100963 0.04049789 -0.03854476 0.1205640
2  ECM  Nlow       5 0.41727928 0.07342289  0.27304676 0.5615118
3   AM Nhigh       5 0.20562700 0.04060572  0.12586080 0.2853932
4  ECM Nhigh       5 0.24754017 0.27647151 -0.29556267 0.7906430
5   AM  Nlow      10 0.08913042 0.03751783  0.01543008 0.1628307
6  ECM  Nlow      10 0.42211957 0.15631679  0.11504963 0.7291895
7   AM Nhigh      10 0.30411129 0.03615213  0.23309376 0.3751288
8  ECM Nhigh      10 0.29540744 0.76966410 -1.21652689 1.8073418
9   AM  Nlow      15 0.13725120 0.06325159  0.01299927 0.2615031
10 ECM  Nlow      15 0.42695986 0.27301163 -0.10934636 0.9632661
11  AM Nhigh      15 0.40259559 0.05990085  0.28492587 0.5202653
12 ECM Nhigh      15 0.34327471 1.29676632 -2.20410343 2.8906529

Suggestions pour une approche complètement différente pour représenter cette analyse sont les bienvenus. Je pensais que cette question est mieux adapté pour stackoverflow parce que c'est sur les aspects techniques dans la R plutôt que les statistiques derrière. Grâce

source d'informationauteur fede_luppi