Tri des graphiques Likert en fonction de l'ordre des tracés à barres dans R

Maîtriser la personnalisation des graphiques Likert : trier avec précision

La visualisation des données est un art, surtout lorsqu'il s'agit de réponses à des enquêtes. Imaginez présenter les résultats d’une enquête dont les niveaux de satisfaction varient selon les années. 🕵️‍♂️ Un simple graphique de Likert peut sembler convaincant, mais l'ajout d'un tri significatif peut améliorer considérablement votre analyse.

Le tri des graphiques Likert en fonction d'un graphique à barres associé peut aider à mettre en évidence les tendances plus efficacement. Par exemple, que se passerait-il si vous souhaitiez présenter les niveaux de satisfaction d’un groupe spécifique triés par fréquence relative ? Grâce à la flexibilité de R, cela devient réalisable avec la bonne approche.

Prenons un exemple : vous avez interrogé des utilisateurs sur différentes années, en recueillant les réponses sur une échelle allant de « Très insatisfait » à « Très satisfait ». En combinant la puissance de « gglikert » et la manipulation de données dans R, nous explorerons comment aligner le graphique Likert horizontalement avec l'ordre décroissant d'un graphique à barres. 📊

Ce guide vous guide pas à pas dans le tri du graphique de Likert. Que vous soyez un data scientist présentant des données d'enquête ou un débutant en R, vous trouverez des conseils pratiques pour créer des visuels percutants. Plongeons-nous et apportons de la clarté à la narration de vos données !

Alignement des graphiques Likert et à barres : explication étape par étape

La première étape pour résoudre ce problème consiste à générer un ensemble de données réaliste. En utilisant R, le échantillon() La fonction est utilisée pour créer des années aléatoires et des réponses Likert. Cet ensemble de données représente les résultats d'une enquête dans laquelle les répondants expriment des niveaux de satisfaction sur plusieurs années. Le muter (à travers ()) La fonction est ensuite utilisée pour garantir que les colonnes de réponses adhèrent à l'ordre souhaité des niveaux de Likert, préparant ainsi les données pour l'exploration visuelle. Par exemple, imaginez recueillir les commentaires des clients au cours des cinq dernières années et vouloir comparer leurs niveaux de satisfaction par année. 📊

Ensuite, le script crée un tracé à barres qui organise les données par ordre décroissant en fonction de la fréquence de réponse. Ceci est réalisé en utilisant le compter() fonction pour compter les réponses, suivi de réorganiser(), qui garantit que les réponses sont affichées par ordre décroissant de leur nombre. Le résultat est un graphique clair et intuitif qui met en évidence les réponses les plus courantes. Une telle visualisation peut être essentielle pour un chef de produit identifiant les tendances en matière de satisfaction des utilisateurs. En vous concentrant sur des réponses telles que « Très satisfait », vous pouvez identifier ce qui résonne le plus auprès de vos utilisateurs. 😊

Une fois le graphique à barres trié, le graphique Likert est créé. C'est ici que les données sont transformées à l'aide pivot_longer(), qui restructure l'ensemble de données dans un format long idéal pour tracer des réponses groupées. Les données sont ensuite introduites dans un graphique à barres empilées à l'aide de geom_bar(position = "remplir"). Chaque barre représente les proportions de niveaux de satisfaction pour un groupe spécifique, normalisées pour faciliter la comparaison au fil des années. Pensez à un professionnel des ressources humaines analysant les scores d’engagement des employés ; cette visualisation les aide à repérer facilement les changements de satisfaction entre les départements au fil du temps.

La dernière étape garantit que le graphique de Likert s'aligne sur le tri du graphique à barres. En attribuant les mêmes niveaux de facteurs déterminés dans le graphique à barres au graphique de Likert, l'ordre est préservé dans les visualisations. Cela garantit la clarté et la cohérence dans la présentation des données. Par exemple, lors d'une présentation aux parties prenantes, l'alignement entre les graphiques simplifie le récit et met l'accent sur les informations critiques. Utiliser des touches supplémentaires comme facette_wrap() pour créer des panneaux séparés pour chaque groupe (A, B, C), la visualisation devient encore plus intuitive, guidant l'attention du public de manière transparente.

# 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)

Amélioration des visualisations de données : tri et correspondance dans R

Lorsque vous travaillez avec des données d'enquête, l'alignement entre différentes visualisations, telles qu'un Graphique de Likert et un tracé à barres, est crucial pour fournir des informations cohérentes. Alors que les exemples précédents se concentraient sur le tri et l’alignement des deux graphiques, un autre aspect essentiel consiste à améliorer l’attrait visuel et l’interprétabilité des tracés. Cela implique de personnaliser les couleurs, d'ajouter des annotations et de garantir que l'histoire des données est accessible à votre public. Par exemple, l’utilisation de palettes de couleurs distinctes pour les niveaux de Likert peut aider à distinguer les plages de satisfaction en un coup d’œil. 🎨

L'intégration d'annotations dans vos visualisations est un moyen puissant de fournir un contexte supplémentaire. Par exemple, vous pouvez utiliser le geom_text() fonction dans R pour afficher les étiquettes de pourcentage directement sur le graphique Likert. Cet ajout aide le public à interpréter rapidement la proportion de chaque segment sans se référer à des légendes externes. Une autre façon d'enrichir ces graphiques consiste à appliquer des fonctionnalités interactives avec des bibliothèques telles que plotly, qui permet aux utilisateurs de survoler les éléments pour voir des points de données détaillés. Imaginez un tableau de bord dans lequel les parties prenantes peuvent explorer les tendances en matière de satisfaction de manière interactive : cela peut conduire à des informations plus engageantes et exploitables. 📈

Enfin, pensez à adapter vos visualisations pour une présentation ou une publication. En utilisant le theme() fonction dans R, vous pouvez affiner la taille du texte, les types de police et les étiquettes des axes pour plus de lisibilité. Les comparaisons au niveau du groupe peuvent être davantage mises en évidence en ajoutant des lignes verticales ou des zones ombrées à l'aide de geom_vline(). Ces petites touches font une différence significative dans les contextes professionnels, aidant le public à se concentrer sans effort sur les points clés à retenir.