Likerta diagrammu kārtošana, pamatojoties uz joslu diagrammu secību R

Likerta diagrammas pielāgošanas apgūšana: kārtošana ar precizitāti

Datu vizualizācija ir māksla, it īpaši, ja tiek veiktas aptaujas atbildes. Iedomājieties, ka sniedzat ieskatus no aptaujas, kurā apmierinātības līmenis gadu gaitā atšķiras. 🕵️‍♂️ Vienkārša Likerta diagramma var izskatīties saistoša, taču jēgpilnas šķirošanas pievienošana var ievērojami uzlabot jūsu analīzi.

Likerta diagrammu kārtošana, pamatojoties uz pievienoto joslu diagrammu, var palīdzēt efektīvāk izcelt tendences. Piemēram, ko darīt, ja vēlaties parādīt apmierinātības līmeni noteiktai grupai, kas sakārtota pēc to relatīvā biežuma? Pateicoties R elastībai, tas kļūst sasniedzams ar pareizo pieeju.

Apskatīsim piemēru: jūs aptaujājāt lietotājus dažādos gados, fiksējot atbildes skalā no “Ļoti neapmierināts” līdz “Ļoti apmierināts”. Apvienojot “gglikert” un datu manipulācijas R, mēs izpētīsim, kā līdzināt Likerta diagrammu horizontāli ar joslu diagrammas dilstošo secību. 📊

Šajā rokasgrāmatā soli pa solim ir sniegti norādījumi, kā sakārtot Likerta diagrammu. Neatkarīgi no tā, vai esat datu zinātnieks, kas sniedz aptaujas datus, vai iesācējs programmā R, jūs atradīsit praktiskus padomus, kā izveidot ietekmīgus vizuālos attēlus. Iedziļināsimies un ieviesīsim skaidrību jūsu datu stāstos!

Likerta un joslu diagrammu līdzināšana: soli pa solim skaidrojums

Pirmais solis šīs problēmas risināšanā ietver reālistiskas datu kopas ģenerēšanu. Izmantojot R, paraugs () funkcija tiek izmantota, lai izveidotu nejaušus gadus un Likerta atbildes. Šī datu kopa atspoguļo aptaujas rezultātus, kuros respondenti pauž apmierinātības līmeni vairāku gadu garumā. The mutēt (pāri ()) pēc tam tiek izmantota funkcija, lai nodrošinātu, ka atbildes kolonnas atbilst vēlamajai Likerta līmeņu secībai, padarot datus gatavus vizuālai izpētei. Piemēram, iedomājieties, ka pēdējo piecu gadu laikā esat apkopojis klientu atsauksmes un vēlaties salīdzināt viņu apmierinātības līmeni pa gadiem. 📊

Pēc tam skripts izveido a bāra gabals kas sakārto datus dilstošā secībā, pamatojoties uz atbildes biežumu. Tas tiek panākts, izmantojot skaitīt () funkciju, lai saskaitītu atbildes, kam seko pārkārtot (), kas nodrošina, ka atbildes tiek parādītas to skaita dilstošā secībā. Rezultāts ir skaidra, intuitīva diagramma, kas izceļ visbiežāk sastopamās atbildes. Šāda vizualizācija var būt ļoti svarīga produktu vadītājam, lai noteiktu lietotāju apmierinātības tendences. Koncentrējoties uz atbildēm, piemēram, “Ļoti apmierināts”, varat precīzi noteikt, kas visvairāk rezonē ar jūsu lietotājiem. 😊

Kad joslu diagramma ir sakārtota, tiek izveidota Likerta diagramma. Šeit dati tiek pārveidoti, izmantojot pivot_longer(), kas pārstrukturē datu kopu garā formātā, kas ir ideāli piemērots grupētu atbilžu attēlošanai. Pēc tam dati tiek ievadīti sakrautā joslu diagrammā, izmantojot geom_bar(pozīcija = "aizpildīt"). Katra josla atspoguļo apmierinātības līmeņu proporcijas konkrētai grupai, normalizējot, lai atvieglotu salīdzināšanu pa gadiem. Padomājiet par personāla speciālistu, kurš analizē darbinieku iesaistes rādītājus; šī vizualizācija palīdz viņiem viegli pamanīt apmierinātības izmaiņas starp nodaļām laika gaitā.

Pēdējais solis nodrošina Likerta diagrammas saskaņošanu ar joslu diagrammas kārtošanu. Piešķirot Likerta diagrammai tos pašus faktoru līmeņus, kas noteikti joslu diagrammā, secība tiek saglabāta visās vizualizācijās. Tas nodrošina skaidrību un konsekvenci datu prezentācijā. Piemēram, prezentācijā ieinteresētajām personām diagrammu saskaņošana vienkāršo stāstījumu un uzsver kritiskās atziņas. Izmantojot papildu pieskārienus, piemēram, facet_wrap() lai izveidotu atsevišķus paneļus katrai grupai (A, B, C), vizualizācija kļūst vēl intuitīvāka, nevainojami virzot auditorijas fokusu.

# 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)

Datu vizualizāciju uzlabošana: kārtošana un atbilstība R

Strādājot ar aptaujas datiem, izlīdzināšana starp dažādām vizualizācijām, piemēram, a Likerta diagramma un a bāra gabals, ir ļoti svarīgi, lai sniegtu saskaņotu ieskatu. Lai gan iepriekšējie piemēri bija vērsti uz divu diagrammu kārtošanu un saskaņošanu, vēl viens būtisks aspekts ir sižetu vizuālās pievilcības un interpretējamības uzlabošana. Tas ietver krāsu pielāgošanu, anotāciju pievienošanu un datu stāsta pieejamību jūsu auditorijai. Piemēram, atšķirīgu krāsu paletes izmantošana Likerta līmeņiem var palīdzēt vienā mirklī atšķirt apmierinātības diapazonus. 🎨

Anotāciju iekļaušana vizualizācijās ir spēcīgs veids, kā nodrošināt papildu kontekstu. Piemēram, varat izmantot geom_text() funkcija R, lai rādītu procentuālās etiķetes tieši Likerta diagrammā. Šis papildinājums palīdz auditorijai ātri interpretēt katra segmenta proporciju, neatsaucoties uz ārējām leģendām. Vēl viens veids, kā bagātināt šīs diagrammas, ir izmantot interaktīvas funkcijas ar bibliotēkām, piemēram, plotly, kas ļauj lietotājiem virzīt kursoru virs elementiem, lai redzētu detalizētus datu punktus. Iedomājieties informācijas paneli, kurā ieinteresētās personas var interaktīvi izpētīt apmierinātības tendences — tas var radīt saistošākus un praktiskākus ieskatus. 📈

Visbeidzot, apsveriet iespēju pielāgot savas vizualizācijas prezentācijai vai publicēšanai. Izmantojot theme() funkcija R, varat precizēt teksta lielumu, fontu veidus un asu etiķetes lasāmībai. Grupas līmeņa salīdzinājumus var vēl vairāk izcelt, pievienojot vertikālas līnijas vai iekrāsotus apgabalus geom_vline(). Šie mazie pieskārieni būtiski maina profesionālos iestatījumus, palīdzot auditorijai bez piepūles koncentrēties uz svarīgākajām lietām.