This vignette shows examples for using tab_model() to create HTML tables for mixed models. Basically, tab_model() behaves in a very similar way for mixed models as for other, simple regression models, as shown in this vignette.

Bayesian models summaries as HTML table

For Bayesian regression models, some of the differences to the table output from simple models or mixed models of tab_models() are the use of Highest Density Intervals instead of confidence intervals, the Bayes-R-squared values, and a different “point estimate” (which is, by default, the median from the posterior draws).

  count
Predictors Incidence Rate Ratios HDI (50%) HDI (95%)
Intercept 3.12 1.73 – 5.23 0.32 – 22.60
child 0.31 0.29 – 0.33 0.25 – 0.37
camper 2.09 1.98 – 2.23 1.74 – 2.50
Zero-Inflated Model
Intercept 0.53 0.43 – 0.67 0.28 – 0.98
child 3.83 3.05 – 4.51 2.17 – 7.09
camper 0.49 0.39 – 0.66 0.24 – 1.05
Random Effects
σ2 1.00
τ00persons 5.02
ICC persons 0.72
Observations 250
Bayes R2 / Standard Error 0.187 / 0.028

Multivariate response models

For multivariate response models, like mediator-analysis-models, it is recommended to print just one model in the table, as each regression is displayed as own “model” in the output.

  average number of hours
of care per week
Negative impact with 7
items
Predictors Estimates HDI (50%) HDI (95%) Estimates HDI (50%) HDI (95%)
Intercept 35.43 30.47 – 42.58 17.83 – 54.11 8.70 8.40 – 9.19 7.56 – 9.94
intermediate level of
education
-0.96 -3.85 – 1.78 -9.04 – 7.54 0.21 -0.06 – 0.40 -0.43 – 0.83
high level of education -7.31 -9.53 – -2.47 -17.72 – 3.33 0.72 0.40 – 0.93 -0.04 – 1.53
slightly dependent 1.10 0.68 – 1.41 0.05 – 2.13
moderately dependent 2.31 1.97 – 2.69 1.22 – 3.26
severely dependent 3.87 3.43 – 4.18 2.80 – 4.98
average number of hours
of care per week
0.01 0.00 – 0.01 0.00 – 0.01
Random Effects
σ2 12.80
τ00e15relat 0.57
ICC e15relat 0.04
Observations 834
Bayes R2 / Standard Error 0.169 / 0.167

Just show one HDI-column

To show just one HDI-column, use show.hdi50 = FALSE.

tab_model(m2, show.hdi50 = FALSE)
  average number of hours
of care per week
Negative impact with 7
items
Predictors Estimates HDI (95%) Estimates HDI (95%)
Intercept 35.43 17.83 – 54.11 8.70 7.56 – 9.94
intermediate level of
education
-0.96 -9.04 – 7.54 0.21 -0.43 – 0.83
high level of education -7.31 -17.72 – 3.33 0.72 -0.04 – 1.53
slightly dependent 1.10 0.05 – 2.13
moderately dependent 2.31 1.22 – 3.26
severely dependent 3.87 2.80 – 4.98
average number of hours
of care per week
0.01 0.00 – 0.01
Random Effects
σ2 12.80
τ00e15relat 0.57
ICC e15relat 0.04
Observations 834
Bayes R2 / Standard Error 0.169 / 0.167

Mixing multivariate and univariate response models

When both multivariate and univariate response models are displayed in one table, a columns Response is added for the multivariate response model, to indicate the different outcomes.

tab_model(m1, m2, show.hdi50 = F)
  count Negative impact with 7
items
Predictors Incidence Rate Ratios HDI (95%) Estimates HDI (95%) Response
Intercept 3.12 0.32 – 22.60 8.70 7.56 – 9.94 negc7
Intercept 3.12 0.32 – 22.60 35.43 17.83 – 54.11 c12hour
child 0.31 0.25 – 0.37
camper 2.09 1.74 – 2.50
slightly dependent 1.10 0.05 – 2.13 negc7
moderately dependent 2.31 1.22 – 3.26 negc7
severely dependent 3.87 2.80 – 4.98 negc7
average number of hours
of care per week
0.01 0.00 – 0.01 negc7
intermediate level of
education
0.21 -0.43 – 0.83 negc7
high level of education 0.72 -0.04 – 1.53 negc7
intermediate level of
education
-0.96 -9.04 – 7.54 c12hour
high level of education -7.31 -17.72 – 3.33 c12hour
Zero-Inflated Model
Intercept 0.53 0.28 – 0.98
child 3.83 2.17 – 7.09
camper 0.49 0.24 – 1.05
Random Effects
σ2 1.00 12.80
τ00 5.02 persons 0.57 e15relat
ICC 0.72 persons 0.04 e15relat
Observations 250 834
Bayes R2 / Standard Error 0.187 / 0.028 0.169 / 0.167

Site built with pkgdown.