Řazení Likertových grafů na základě pořadí sloupcových grafů v R

Zvládnutí přizpůsobení Likertova grafu: Přesné řazení

Vizualizace dat je uměním, zejména pokud jde o odpovědi na průzkum. Představte si, že prezentujete poznatky z průzkumu, kde se míra spokojenosti v průběhu let liší. 🕵️‍♂️ Jednoduchý Likertův graf může vypadat přesvědčivě, ale přidání smysluplného řazení může vaši analýzu výrazně pozvednout.

Řazení Likertových grafů na základě doprovodného sloupcového grafu může pomoci efektivněji zvýraznit trendy. Co kdybyste například chtěli předvést úrovně spokojenosti pro konkrétní skupinu seřazené podle jejich relativní frekvence? Díky flexibilitě R je toho možné dosáhnout správným přístupem.

Podívejme se na příklad: provedli jste průzkum mezi uživateli v různých letech a zachytili jste odpovědi na škále od „Velmi nespokojen“ po „Velmi spokojen“. Spojením síly `gglikert` a manipulace s daty v R prozkoumáme, jak zarovnat Likertův graf vodorovně s sestupným pořadím sloupcového grafu. 📊

Tento průvodce vás krok za krokem provede řazením Likertova grafu. Ať už jste datový vědec prezentující data z průzkumu, nebo začátečník v R, najdete praktické tipy, jak vytvořit působivé vizuály. Pojďme se ponořit a vnést do vyprávění vašich dat jasno!

Zarovnání Likertových a pruhových grafů: Vysvětlení krok za krokem

Prvním krokem při řešení tohoto problému je vytvoření realistické datové sady. Pomocí R, the ochutnat() Funkce se používá k vytváření náhodných let a Likertových odpovědí. Tento soubor dat představuje výsledky průzkumu, kde respondenti vyjadřují míru spokojenosti za několik let. The mutovat (přes()) Funkce se pak používá k zajištění toho, aby sloupce odpovědí odpovídaly požadovanému pořadí úrovní Likert, čímž jsou data připravena k vizuálnímu zkoumání. Představte si například, že za posledních pět let sbíráte zpětnou vazbu od zákazníků a chcete porovnat úroveň jejich spokojenosti v jednotlivých letech. 📊

Dále skript vytvoří a barový pozemek který organizuje data v sestupném pořadí na základě frekvence odezvy. Toho je dosaženo pomocí počítat() funkce k sečtení odpovědí, následovaná znovu objednat (), což zajišťuje, že se odpovědi zobrazují v sestupném pořadí podle jejich počtu. Výsledkem je jasný, intuitivní graf, který zvýrazňuje nejčastější odpovědi. Taková vizualizace může být kritická pro produktového manažera, který identifikuje trendy ve spokojenosti uživatelů. Když se zaměříte na odpovědi jako „Velmi spokojeni“, můžete určit, co u vašich uživatelů nejvíce rezonuje. 😊

Jakmile je pruhový graf setříděn, je vytvořen Likertův graf. Zde se data transformují pomocí pivot_longer(), který restrukturalizuje datovou sadu do dlouhého formátu ideálního pro vykreslování seskupených odpovědí. Data jsou poté vložena do skládaného sloupcového grafu pomocí geom_bar(position = "fill"). Každý sloupec představuje proporce úrovní spokojenosti pro konkrétní skupinu, normalizované pro usnadnění srovnání v průběhu let. Přemýšlejte o personalistovi, který analyzuje skóre zapojení zaměstnanců; tato vizualizace jim pomáhá snadno rozpoznat posuny ve spokojenosti napříč odděleními v průběhu času.

Poslední krok zajistí, že se Likertův graf zarovná s řazením pruhového grafu. Přiřazením stejných úrovní faktorů určených ve sloupcovém grafu Likertově grafu je zachováno pořadí napříč vizualizacemi. To zajišťuje srozumitelnost a konzistenci při prezentaci dat. Například při prezentaci pro zúčastněné strany zarovnání mezi grafy zjednodušuje vyprávění a zdůrazňuje kritické poznatky. Použití dalších dotyků jako facet_wrap() Chcete-li vytvořit samostatné panely pro každou skupinu (A, B, C), vizualizace se stává ještě intuitivnější a bez problémů nasměruje pozornost publika.

# Load necessary libraries
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(ggridges)
library(ggiraphExtra)

# Step 1: Generate sample data
set.seed(123)
likert_levels <- c("1" = "Very Dissatisfied",
                   "2" = "Dissatisfied",
                   "3" = "Neutral",
                   "4" = "Satisfied",
                   "5" = "Very Satisfied")

df <- data.frame(year = sample(c(2023, 2022, 2020, 2018), 50, replace = TRUE),
                 A = sample(likert_levels, 50, replace = TRUE),
                 B = sample(likert_levels, 50, replace = TRUE),
                 C = sample(likert_levels, 50, replace = TRUE)) %>%
  mutate(across(everything(), as.factor)) %>%
  as_tibble() %>%
  mutate(across(-year, ~factor(.x, levels = likert_levels)))

# Step 2: Create a bar plot with descending order
bar_data <- df %>%
  pivot_longer(-year, names_to = "group", values_to = "response") %>%
  count(response, group) %>%
  arrange(desc(n))

bar_plot <- ggplot(bar_data, aes(x = reorder(response, -n), y = n, fill = group)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(title = "Bar Plot of Responses", x = "Response", y = "Count") +
  theme_minimal()

print(bar_plot)

# Step 3: Create a Likert chart aligned to bar plot ordering
likert_data <- df %>%
  mutate(id = row_number()) %>%
  pivot_longer(-c(id, year), names_to = "group", values_to = "response") %>%
  mutate(response = factor(response, levels = levels(bar_data$response)))

likert_plot <- ggplot(likert_data, aes(x = response, fill = factor(year))) +
  geom_bar(position = "fill") +
  facet_wrap(~group) +
  labs(title = "Likert Chart Matched to Bar Plot", x = "Response", y = "Proportion") +
  theme_minimal()

print(likert_plot)

# Define a function for sorting and matching
create_sorted_charts <- function(df, likert_levels) {
  bar_data <- df %>%
    pivot_longer(-year, names_to = "group", values_to = "response") %>%
    count(response, group) %>%
    arrange(desc(n))

  bar_plot <- ggplot(bar_data, aes(x = reorder(response, -n), y = n, fill = group)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
    theme_minimal()

  likert_data <- df %>%
    mutate(id = row_number()) %>%
    pivot_longer(-c(id, year), names_to = "group", values_to = "response") %>%
    mutate(response = factor(response, levels = levels(bar_data$response)))

  likert_plot <- ggplot(likert_data, aes(x = response, fill = factor(year))) +
    geom_bar(position = "fill") +
    facet_wrap(~group) +
    theme_minimal()

  list(bar_plot = bar_plot, likert_plot = likert_plot)
}

# Use the function
plots <- create_sorted_charts(df, likert_levels)
print(plots$bar_plot)
print(plots$likert_plot)

Vylepšení vizualizace dat: řazení a párování v R

Při práci s daty průzkumu se zarovnání mezi různými vizualizacemi, jako je a Likertův graf a a barový pozemek, je zásadní pro poskytování ucelených přehledů. Zatímco předchozí příklady se zaměřovaly na řazení a zarovnání dvou grafů, dalším kritickým aspektem je zvýšení vizuální přitažlivosti a interpretovatelnosti grafů. To zahrnuje přizpůsobení barev, přidávání anotací a zajištění toho, aby byl datový příběh přístupný vašemu publiku. Například použití různých barevných palet pro úrovně Likert může pomoci rozlišit rozsahy spokojenosti na první pohled. 🎨

Začlenění anotací do vašich vizualizací je účinný způsob, jak poskytnout další kontext. Můžete například použít geom_text() funkce v R pro zobrazení procentuálních štítků přímo na Likertově grafu. Tento doplněk pomáhá publiku rychle interpretovat proporce každého segmentu, aniž by se odkazovalo na externí legendy. Dalším způsobem, jak obohatit tyto grafy, je použití interaktivních funkcí s knihovnami, jako jsou např plotly, která uživatelům umožňuje umístit kurzor na prvky a zobrazit podrobné datové body. Představte si řídicí panel, kde mohou zúčastněné strany interaktivně zkoumat trendy spokojenosti – to může vést k poutavějším a použitelnějším informacím. 📈

Nakonec zvažte přizpůsobení svých vizualizací pro prezentaci nebo publikaci. Pomocí theme() funkce v R, můžete doladit velikost textu, typy písma a popisky os pro čitelnost. Porovnání na úrovni skupiny lze dále zvýraznit přidáním svislých čar nebo stínovaných oblastí pomocí geom_vline(). Tyto malé doteky mají významný rozdíl v profesionálním prostředí a pomáhají publiku soustředit se bez námahy na klíčové věci.