Mengurutkan Bagan Likert Berdasarkan Urutan Bar Plot di R

Menguasai Kustomisasi Bagan Likert: Menyortir dengan Presisi

Visualisasi data adalah sebuah seni, terutama ketika berhadapan dengan respon survei. Bayangkan menyajikan wawasan dari survei yang tingkat kepuasannya bervariasi dari tahun ke tahun. 🕵️‍♂️ Bagan Likert sederhana mungkin terlihat menarik, namun menambahkan pengurutan yang bermakna dapat meningkatkan analisis Anda secara signifikan.

Mengurutkan bagan Likert berdasarkan plot batang yang menyertainya dapat membantu menyoroti tren dengan lebih efektif. Misalnya, bagaimana jika Anda ingin menampilkan tingkat kepuasan untuk kelompok tertentu yang diurutkan berdasarkan frekuensi relatifnya? Dengan fleksibilitas R, hal ini dapat dicapai dengan pendekatan yang tepat.

Mari kita ambil contoh: Anda telah mensurvei pengguna selama beberapa tahun berbeda, dan mendapatkan tanggapan dalam skala dari "Sangat Tidak Puas" hingga "Sangat Puas". Dengan menggabungkan kekuatan `gglikert` dan manipulasi data di R, kita akan mempelajari cara menyelaraskan bagan Likert secara horizontal dengan urutan plot batang menurun. 📊

Panduan ini memandu Anda dalam menyortir bagan Likert, langkah demi langkah. Baik Anda seorang data scientist yang menyajikan data survei atau pemula di bidang R, Anda akan menemukan tips praktis untuk membuat visual yang berdampak. Mari selami dan berikan kejelasan pada penceritaan data Anda!

Menyelaraskan Likert dan Diagram Batang: Penjelasan Langkah demi Langkah

Langkah pertama dalam memecahkan masalah ini melibatkan pembuatan kumpulan data yang realistis. Menggunakan R, itu mencicipi() fungsi digunakan untuk membuat tahun acak dan respons Likert. Kumpulan data ini mewakili hasil survei di mana responden menyatakan tingkat kepuasan selama beberapa tahun. Itu bermutasi (lintas ()) Fungsi ini kemudian digunakan untuk memastikan kolom respons mematuhi urutan level Likert yang diinginkan, sehingga data siap untuk eksplorasi visual. Misalnya, bayangkan mengumpulkan masukan pelanggan selama lima tahun terakhir dan ingin membandingkan tingkat kepuasan mereka berdasarkan tahun. 📊

Selanjutnya, skrip membuat a petak batang yang mengatur data dalam urutan menurun berdasarkan frekuensi respons. Hal ini dicapai dengan menggunakan menghitung() berfungsi untuk menghitung tanggapan, diikuti oleh menyusun ulang(), yang memastikan respons ditampilkan dalam urutan jumlah yang menurun. Hasilnya adalah bagan yang jelas dan intuitif yang menyoroti respons paling umum. Visualisasi seperti itu sangat penting bagi manajer produk untuk mengidentifikasi tren kepuasan pengguna. Dengan berfokus pada tanggapan seperti "Sangat Puas", Anda dapat menentukan apa yang paling disukai pengguna. 😊

Setelah plot batang diurutkan, bagan Likert dibuat. Di sinilah data diubah menggunakan pivot_lebih panjang(), yang menyusun ulang kumpulan data ke dalam format panjang yang ideal untuk merencanakan tanggapan yang dikelompokkan. Data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam diagram batang bertumpuk menggunakan geom_bar(posisi = "isi"). Setiap batang mewakili proporsi tingkat kepuasan untuk kelompok tertentu, yang dinormalisasi untuk memfasilitasi perbandingan antar tahun. Pikirkan tentang seorang profesional HR yang menganalisis skor keterlibatan karyawan; visualisasi ini membantu mereka dengan mudah melihat perubahan kepuasan antar departemen dari waktu ke waktu.

Langkah terakhir memastikan bagan Likert sejajar dengan pengurutan plot batang. Dengan menetapkan tingkat faktor yang sama yang ditentukan dalam diagram batang ke bagan Likert, urutannya dipertahankan di seluruh visualisasi. Hal ini memastikan kejelasan dan konsistensi dalam menyajikan data. Misalnya, dalam presentasi kepada pemangku kepentingan, penyelarasan antar bagan menyederhanakan narasi dan menekankan wawasan penting. Menggunakan sentuhan tambahan seperti segi_bungkus() untuk membuat panel terpisah untuk setiap grup (A, B, C), visualisasi menjadi lebih intuitif, memandu fokus penonton dengan mulus.

# 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)

Meningkatkan Visualisasi Data: Menyortir dan Mencocokkan di R

Saat bekerja dengan data survei, penyelarasan antara visualisasi yang berbeda, seperti a Bagan Likert dan sebuah petak batang, sangat penting untuk menyampaikan wawasan yang koheren. Meskipun contoh sebelumnya berfokus pada penyortiran dan penyelarasan dua bagan, aspek penting lainnya adalah meningkatkan daya tarik visual dan kemampuan interpretasi plot. Ini melibatkan penyesuaian warna, penambahan anotasi, dan memastikan cerita data dapat diakses oleh audiens Anda. Misalnya, menggunakan palet warna yang berbeda untuk level Likert dapat membantu membedakan rentang kepuasan secara sekilas. 🎨

Memasukkan anotasi ke dalam visualisasi Anda adalah cara ampuh untuk memberikan konteks tambahan. Misalnya, Anda dapat menggunakan geom_text() berfungsi di R untuk menampilkan label persentase langsung pada bagan Likert. Penambahan ini membantu penonton dengan cepat menafsirkan proporsi setiap segmen tanpa mengacu pada legenda eksternal. Cara lain untuk memperkaya bagan ini adalah dengan menerapkan fitur interaktif dengan perpustakaan seperti plotly, yang memungkinkan pengguna mengarahkan kursor ke elemen untuk melihat titik data mendetail. Bayangkan sebuah dasbor di mana pemangku kepentingan dapat mengeksplorasi tren kepuasan secara interaktif—hal ini dapat menghasilkan wawasan yang lebih menarik dan dapat ditindaklanjuti. 📈

Terakhir, pertimbangkan untuk mengadaptasi visualisasi Anda untuk presentasi atau publikasi. Menggunakan theme() berfungsi di R, Anda dapat menyempurnakan ukuran teks, jenis font, dan label sumbu agar mudah dibaca. Perbandingan tingkat kelompok dapat lebih disorot dengan menambahkan garis vertikal atau menggunakan area yang diarsir geom_vline(). Sentuhan-sentuhan kecil ini membuat perbedaan yang signifikan dalam lingkungan profesional, membantu audiens fokus pada hal-hal penting dengan mudah.