R の棒グラフの順序に基づいてリッカート チャートを並べ替える

R で水平方向に一致するリッカート チャートと棒グラフを作成する

このソリューションは、R を使用したアプローチを示し、棒プロット データに基づいたリッカート チャートの並べ替えと位置合わせに焦点を当てています。

# 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)

代替案: 並べ替えと照合を自動化する

このアプローチでは、R の自動ソートおよびマッピング機能を使用して、モジュール性と再利用性を高めます。

# 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)

リッカート チャートの並べ替えと整列に関するよくある質問

1. どういうことですか pivot_longer() この文脈でやりますか？
2. ワイド形式のデータを長い形式に変換し、リッカート チャートのようなグループ化された視覚化を簡単に作成できるようにします。
3. 棒グラフの並べ替え順序がリッカート図と一致していることを確認するにはどうすればよいですか?
4. を使用することで reorder() 棒プロットで、並べ替えられた棒プロットと一致するようにリッカート図の因子水準を調整します。
5. リッカート図の色をカスタマイズできますか?
6. はい！使用 scale_fill_manual() または次のような事前定義されたパレット viridis リッカートレベルに個別の色を割り当てます。
7. グラフをインタラクティブにすることは可能ですか?
8. 絶対に！次のようなライブラリを使用します plotly または shiny インタラクティブでユーザーフレンドリーなデータ視覚化を作成します。
9. 複数のグループ化変数を比較する必要がある場合はどうすればよいですか?
10. てこの作用 facet_grid() または facet_wrap() 複数のグループを比較するための個別のパネルを作成します。

効果的な視覚化のための重要なポイント

リッカート チャートや棒グラフなどの視覚化を調整すると、特にグループや年をまたいで調査結果を分析する場合に、明確さが向上します。頻度に基づいてデータを並べ替え、プロット間で照合することにより、洞察は視聴者にとってより影響力があり、魅力的なものになります。 🎨

などのテクニックを組み合わせると、 ファセットラップ サブグループ分析用と区別用のカラー パレットにより、チャートが有益であるだけでなく、見た目も美しいものになります。これらのプラクティスは、ストーリーテリングを合理化し、さまざまな分野の意思決定者にとってデータを実用的なものにするのに役立ちます。