r - How to plot predicted values with standard errors for lmer model results? -

i have transplant experiment 4 locations , 4 substrates (taken each location). have determined survival each population in each location , substrate combination. experiment replicated 3 times.

i have created lmm follows:

survival.model <- lmer(survival ~ location + substrate + location:substrate + (1|replicate), data=transplant.survival,, reml = true) 

i use predict command extract predictions, example:

survival.pred <- predict(survival.model) 

then extract standard errors can plot them predictions generate following plot:

i know how standard glm (which how created example plot), not sure if can or should lmm.

can or new user of linear mixed models missing fundamental?

i did find post on stack overflow not helpful.

based on comment rhertel, maybe should have phrased question: how plot model estimates , confidence intervals lmer model results can similar plot 1 have created above?

sample data:

transplant.survival <- structure(list(location = structure(c(1l, 1l, 1l, 1l, 1l, 1l,  1l, 1l, 1l, 1l, 1l, 2l, 2l, 2l, 2l, 2l, 2l, 2l, 2l, 2l, 2l, 2l,  3l, 3l, 3l, 3l, 3l, 3l, 3l, 3l, 3l, 3l, 3l, 3l, 4l, 4l, 4l, 4l,  4l, 4l, 4l, 4l, 4l, 4l, 4l, 4l), .label = c("steninge", "molle",  "kampinge", "kaseberga"), class = "factor"), substrate = structure(c(1l,  1l, 1l, 2l, 2l, 2l, 3l, 3l, 4l, 4l, 4l, 1l, 1l, 2l, 2l, 2l, 3l,  3l, 3l, 4l, 4l, 4l, 1l, 1l, 1l, 2l, 2l, 2l, 3l, 3l, 3l, 4l, 4l,  4l, 1l, 1l, 1l, 2l, 2l, 2l, 3l, 3l, 3l, 4l, 4l, 4l), .label = c("steninge",  "molle", "kampinge", "kaseberga"), class = "factor"), replicate = structure(c(1l,  2l, 3l, 1l, 2l, 3l, 1l, 2l, 1l, 2l, 3l, 2l, 3l, 1l, 2l, 3l, 1l,  2l, 3l, 1l, 2l, 3l, 1l, 2l, 3l, 1l, 2l, 3l, 1l, 2l, 3l, 1l, 2l,  3l, 1l, 2l, 3l, 1l, 2l, 3l, 1l, 2l, 3l, 1l, 2l, 3l), .label = c("1",  "2", "3"), class = "factor"), survival = c(1, 1, 1, 0.633333333333333,  0.966666666666667, 0.5, 0.3, 0.233333333333333, 0.433333333333333,  0.966666666666667, 0.866666666666667, 0.5, 0.6, 0.266666666666667,  0.733333333333333, 0.6, 0.3, 0.5, 0.3, 0.633333333333333, 0.9,  0.266666666666667, 0.633333333333333, 0.7, 0.633333333333333,  0.833333333333333, 0.9, 0.6, 0.166666666666667, 0.333333333333333,  0.433333333333333, 0.6, 0.9, 0.6, 0.133333333333333, 0.566666666666667,  0.633333333333333, 0.633333333333333, 0.766666666666667, 0.766666666666667,  0.0333333333333333, 0.733333333333333, 0.3, 1.03333333333333,  0.6, 1)), .names = c("location", "substrate", "replicate", "survival" ), class = "data.frame", row.names = c(na, -46l)) 

edit: fixed bug in function / figure.

if plot estimates ci, may want @ sjp.lmer function in sjplot package. see example of various plot types here.

furthermore, arm package provides function computing standard errors (arm::se.fixef , arm::se.ranef)

sjp.settheme("forestgrey") # plot theme sjp.lmer(survival.model, type = "fe") 

would give following plot