在混合模型中，可以使用lme4包来拟合随机效应，并使用ggplot2包对随机效应的方差进行可视化。

以下是一个示例代码，演示如何使用lme4包拟合混合模型，并使用ggplot2包可视化随机效应的方差：

# 安装和加载所需的包
install.packages("lme4")
install.packages("ggplot2")
library(lme4)
library(ggplot2)

# 拟合混合模型
model <- lmer(response ~ group + (1 | subject), data = your_data)
# 这里假设response是因变量，group是固定效应，subject是随机效应。

# 提取随机效应的方差
random_effects <- as.data.frame(ranef(model)$subject)
random_effects$subject <- rownames(random_effects)
colnames(random_effects) <- c("subject", "random_effect")

# 可视化随机效应的方差
plot <- ggplot(random_effects, aes(x = subject, y = random_effect))
plot <- plot + geom_point() + geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed") + theme_bw()
plot

在这个示例中，我们首先使用lmer函数拟合混合模型，其中response是因变量，group是固定效应，(1 | subject)表示subject是随机效应。然后，我们使用ranef函数提取随机效应的方差，并将结果存储在一个数据框中。最后，我们使用ggplot函数可视化随机效应的方差，其中横轴是subject，纵轴是random_effect。在可视化中，我们使用geom_point函数绘制点图，并使用geom_hline函数添加一条虚线表示方差为0。

请注意，这只是一个演示示例，实际数据和模型的拟合方法可能会有所不同。