إظهار تسميات المحور السيني عند عدم تجاوز النطاق للصفر باستخدام plotREsim

تعتبر الرسوم البيانية أحد أدوات التحليل الإحصائي الفعالة التي تساعد الباحثين على فهم العلاقات المعقدة بين المتغيرات. واحدة من الأساليب المستخدمة في رسم التأثيرات العشوائية في نماذج الانحدار المختلط هي استخدام مخططات كاتربيلر (Caterpillar plots). في هذا المقال، سنتناول كيفية عرض تسميات المحور السيني فقط عندما لا يتقاطع نطاق التأثير مع الصفر باستخدام مكتبة plotREsim في لغة R.

أهمية عرض تسميات المحور السيني بشكل انتقائي

عند تحليل البيانات، قد تحتوي النماذج على مجموعة متنوعة من التأثيرات والأبعاد التي يصعب فهمها عند عرض جميع تسميات المحور السيني. لذا، يكون من المفيد عرض التسميات فقط للمجموعات التي يكون فيها التأثير الإحصائي واضحاً، أي أن نطاق التأثير لا يتقاطع مع الصفر. هذا يساعد في توضيح النتائج ويجعل الرسوم البيانية أكثر فعالية في نقل المعلومات.

خطوات استخراج البيانات وعرض النتائج

بدايةً، يجب أن نستخدم نموذج الانحدار اللوجستي المختلط (Mixed-Effects Logistic Regression) الذي تم بناؤه باستخدام مكتبة merTools. ولإظهار التأثيرات العشوائية بشكل مناسب، سنقوم بتحديد القيم العليا والدنيا لفترات الثقة.

يمكننا حساب فترات الثقة يدويًا باستخدام الصيغة التالية:

reEX1_model <- reEX1_model %>%
  mutate(
    Lower_ci = mean - 1.96 * sd,
    Upper_ci = mean + 1.96 * sd,
    show_label = ifelse(Lower_ci > 0 | Upper_ci < 0, groupID, "")
  )

تعمل هذه المعادلة على تحديد ما إذا كانت فترات الثقة تتجاوز الصفر أم لا، وإضافة تسميات للمجموعات التي تحقق هذه الفرضية.

تنسيق الرسوم البيانية بشكل مناسب

بعد إعداد البيانات، يمكن استخدام plotREsim لرسم التأثيرات العشوائية. يمكن استخدام الشيفرة التالية لرسم الرسوم البيانية مع تسميات معينة:

plotREsim(reEX1_model, labs=TRUE) +
  ggtitle("التأثيرات العشوائية مع التقديرات السلبية") +
  xlab("تقدير التأثير العشوائي") +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1, size = 8),
    axis.text.y = element_text(size = 10),
    plot.title = element_text(size = 14),
    legend.text = element_text(size = 6)
  ) +
  scale_x_discrete(labels = reEX1_model$show_label)

تساعد هذه الإعدادات في جعل الرسوم البيانية واضحة وسهلة القراءة، مما يسمح للمستخدمين بفهم التأثيرات بشكل أفضل.

تحديات تقديم التسميات بشكل دقيق

يتمثل أحد التحديات الرئيسية في التأكد من أن التسميات المعروضة تتطابق بالفعل مع المجموعات الفعالة. قد تحتاج إلى التحقق من عدم عرض التسميات لنطاقات التأثير التي تشمل الصفر. وفي حال لم تتطابق التسميات مع الرسم البياني، يجب مراجعة القيم المحسوبة لفترات الثقة الخاصة بكل مجموعة.

ختاماً

باستخدام المكتبات المناسبة والأساليب الصحيحة، يمكن رسم التأثيرات العشوائية بطريقة مختصرة وواضحة، مما يساعد المستخدمين في فهم البيانات بشكل أفضل. باستخدام مكتبة plotREsim في R، يمكنك إظهار تسميات المحور السيني بذكاء، مما يساهم في تقديم تحليل أكثر فائدة ووضوحًا. سيساعدك هذا النهج في عرض المعلومات بطريقة أكثر فعالية والتأكد من وضوح الرسومات البيانية لديك.

إذا كان لديك أي استفسار حول كيفية تطبيق هذه الأساليب في مشروعك الخاص، فلا تتردد في الاستفسار.