我试图在泊松回归中绘制特定变量的边际效应，然后将该图形与其相应的发生率比率相关联。

我的大部分情节都达到了这一目标。但是，对于其中一个而言，发生率比率表示我所关注的变量总体呈正相关，而该图显示出明显的负相关。据我了解，这应该有问题。

你能帮我吗？ :)我在分析中可能理解有些错误...

我首先创建泊松模型：

model3<- glm(y ~ x1*x2 + x3 + x4 + x5,data=data,family = poisson)

我从中获得以下IRR

poissonirr(y ~ x1*x2 + x3 + x4 + x5,data=data)

Incidence-Rate Ratio:
                         IRR  Std. Err.        z     P>|z|    
x1                 1.03404133 0.00471847   7.3359 2.202e-13 ***
x2                 1.16795382 0.01235611  14.6752 < 2.2e-16 ***
x3                 0.63214010 0.00817795 -35.4523 < 2.2e-16 ***
x4                 1.00468920 0.00095329   4.9305 8.204e-07 ***
x5                 0.98118299 0.00267124  -6.9776 3.003e-12 ***
x1:x2              0.99382845 0.00073716  -8.3462 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

然后我绘制模型（x1）中第一个变量的边际效应，并得到以下图：

plot_model(model3,type = "eff",terms = c("x1"))

x1 vs y Poisson Regression plot (with negative association)

清楚地表明x1和y之间存在明显的负相关性

先谢谢您！

（我正在使用 mfx 包来计算IRR和 sjPlot :: plot_model 进行绘图）