首先，我使用您提供的数据复制您的图：

library(dplyr)
library(readr)
library(nnet)
library(sjPlot)

"ASA,DSA,Info_Sought
-0.108555801,0.659899854,First Pic
0.671946671,1.481880373,First Pic
2.184170211,-0.801398848,First Pic
-0.547588442,1.116555698,First Pic
-1.27930951,-0.299077419,First Pic
0.037788412,1.527545958,First Pic
-0.74271406,-0.755733264,Multiple Pics
1.20854212,-1.166723523,Multiple Pics
0.769509479,-0.390408588,Multiple Pics
-0.450025633,-1.02972677,Multiple Pics
0.769509479,0.614234269,Multiple Pics
0.281695434,0.705565438,Multiple Pics
-0.352462824,-0.299077419,Expand
0.671946671,1.481880373,Expand
2.184170211,-0.801398848,Expand
-0.547588442,1.116555698,Expand
-0.157337206,1.070890114,Expand
-1.27930951,-0.299077419,Expand" %>% 
  read_csv() -> d

multinomialmodel <- multinom(Info_Sought ~ ASA + DSA, data = d)

p1 <- plot_model(multinomialmodel , 
                 type = "pred", 
                 terms = c("DSA", "ASA[meansd]"))
p1

您尝试重新因子化没有成功，因为sjPlot::plot_model()没有注意到。解决重新排序小平面的一种方法是如上所述生成初始图，并将数据中的小平面变量替换为包含所需顺序的因子版本，如下所示：

p2 <- p1
p2$data$response.level <- factor(p2$data$response.level, 
                                 levels = c("Multiple Pics", "First Pic", "Expand"))
p2

最后，为了解决图例标签问题，我们可以将色标替换为包含所需标签的色标：

p2 + 
  scale_color_discrete(labels = c("-1 SD", "mean", "+1 SD"))

在@the-mad-statter的回答之后，我想添加一个注解，说明当您使用白色图形时如何更改图例标题和标签，其中线条因线型而异（即使用sjplot的colors = "bw"参数）。

p1 <- plot_model(multinomialmodel , 
                 type = "pred", 
                 terms = c("DSA", "ASA[meansd]"),
                 colors = "bw)

由于这些线都是黑色的，如果你想改变轴的标题和标签，你需要使用scale_linetype_manual()函数而不是scale_color_discrete()，像这样：

p1 + scale_linetype_manual(name = "ASA values",
                           values = c("dashed", "solid", "dotted"),
                           labels = c("Low (-1 SD)", "Medium (mean)", "High (+1 SD)"))

生成的图形如下所示：

请注意，我还利用这个机会更改了将线型分配给值的方式，使线对应于阿萨的平均值。