介入研究の解析での線形混合モデル（1）　の続きです。
解析後のデータを視覚化して治療効果の違いを把握します。
交互作用が有意でないこともあり，明確な違いを示すグラフには
なりませんが，元の論文でも，推定結果を元にしたらしいmean profilesを
示したグラフを示していたので，こちらでも似たようなものを描いて
みます（preの値を入れてない点は明らかに違いますが）。

mixedを実行した後に，群×時間のそれぞれの周辺効果（調整平均）が
以下のコマンドを打つことで算出できます。

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                     |             Delta-method
                     |     Margin   Std. Err.           z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
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treatment#month |
         TAU#2  |   19.46667   1.619558    12.02   0.000     16.29239    22.64094
         TAU#3  |   17.85983   1.693887    10.54   0.000     14.53987    21.17978
         TAU#5  |   16.25255   1.763116     9.22    0.000      12.7969    19.70819
         TAU#8  |   13.52009    1.81302      7.46   0.000     9.966633    17.07354
       BtheB#2  |   14.71154   1.506611     9.76   0.000     11.75864    17.66444
       BtheB#3  |   13.69984   1.617249     8.47   0.000     10.53009    16.86959
       BtheB#5  |   12.83243   1.697532     7.56   0.000     9.505326    16.15953
       BtheB#8  |   12.09091   1.721696     7.02   0.000     8.716448    15.46537
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これをグラフ化すると以下のように治療効果の違いが視覚的に
分かるようになります。




なんだか，TAUの方が下がり方が急な印象。8か月後は群間にあまり
違いがなさそうです。