Classificando gráficos Likert com base na ordem do gráfico de barras em R

Dominando a personalização do gráfico Likert: classificação com precisão

A visualização de dados é uma arte, especialmente quando se trata de respostas de pesquisas. Imagine apresentar insights de uma pesquisa em que os níveis de satisfação variam ao longo dos anos. 🕵️‍♂️ Um gráfico Likert simples pode parecer atraente, mas adicionar uma classificação significativa pode elevar significativamente sua análise.

Classificar gráficos Likert com base em um gráfico de barras que os acompanha pode ajudar a destacar tendências de maneira mais eficaz. Por exemplo, e se você quisesse mostrar os níveis de satisfação de um grupo específico, classificados por frequência relativa? Com a flexibilidade do R, isso se torna possível com a abordagem correta.

Vejamos um exemplo: você pesquisou usuários em anos diferentes, capturando respostas em uma escala de "Muito insatisfeito" a "Muito satisfeito". Combinando o poder do `gglikert` e a manipulação de dados em R, exploraremos como alinhar o gráfico Likert horizontalmente com a ordem decrescente de um gráfico de barras. 📊

Este guia orienta você na classificação do gráfico Likert, passo a passo. Quer você seja um cientista de dados apresentando dados de pesquisas ou um iniciante em R, encontrará dicas práticas para criar recursos visuais impactantes. Vamos mergulhar e trazer clareza à sua narrativa de dados!

Alinhando gráficos Likert e de barras: explicação passo a passo

O primeiro passo para resolver este problema envolve a geração de um conjunto de dados realista. Usando R, o amostra() A função é empregada para criar anos aleatórios e respostas Likert. Este conjunto de dados representa resultados de pesquisas em que os entrevistados expressam níveis de satisfação ao longo de vários anos. O mutação (através ()) A função é então usada para garantir que as colunas de resposta sigam a ordem desejada dos níveis Likert, tornando os dados prontos para exploração visual. Por exemplo, imagine coletar feedback dos clientes nos últimos cinco anos e querer comparar seus níveis de satisfação por ano. 📊

Em seguida, o script cria um gráfico de barras que organiza os dados em ordem decrescente com base na frequência de resposta. Isto é conseguido usando o contar() função para registrar respostas, seguida por reordenar(), o que garante que as respostas sejam exibidas em ordem decrescente de suas contagens. O resultado é um gráfico claro e intuitivo que destaca as respostas mais comuns. Essa visualização pode ser crítica para um gerente de produto identificar tendências na satisfação do usuário. Ao focar em respostas como "Muito satisfeito", você pode identificar o que atrai mais seus usuários. 😊

Depois que o gráfico de barras for classificado, o gráfico Likert será criado. É aqui que os dados são transformados usando pivot_longer(), que reestrutura o conjunto de dados em um formato longo, ideal para traçar respostas agrupadas. Os dados são então alimentados em um gráfico de barras empilhadas usando geom_bar(posição = "preencher"). Cada barra representa proporções de níveis de satisfação para um grupo específico, normalizadas para facilitar a comparação entre anos. Pense em um profissional de RH analisando as pontuações de engajamento dos funcionários; essa visualização os ajuda a identificar facilmente mudanças na satisfação entre departamentos ao longo do tempo.

A etapa final garante que o gráfico Likert esteja alinhado com a classificação do gráfico de barras. Ao atribuir os mesmos níveis de fator determinados no gráfico de barras ao gráfico Likert, a ordem é preservada nas visualizações. Isso garante clareza e consistência na apresentação dos dados. Por exemplo, numa apresentação às partes interessadas, o alinhamento entre os gráficos simplifica a narrativa e enfatiza percepções críticas. Usando toques adicionais como facet_wrap() ao criar painéis separados para cada grupo (A, B, C), a visualização fica ainda mais intuitiva, orientando o foco do público de maneira integrada.

# 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)

Aprimorando visualizações de dados: classificação e correspondência em R

Ao trabalhar com dados de pesquisa, o alinhamento entre diferentes visualizações, como um Gráfico Likert e um gráfico de barras, é crucial para fornecer insights coerentes. Embora os exemplos anteriores se concentrassem na classificação e alinhamento dos dois gráficos, outro aspecto crítico é melhorar o apelo visual e a interpretabilidade dos gráficos. Isso envolve personalizar cores, adicionar anotações e garantir que a história dos dados seja acessível ao seu público. Por exemplo, o uso de paletas de cores distintas para níveis Likert pode ajudar a distinguir rapidamente as faixas de satisfação. 🎨

Incorporar anotações em suas visualizações é uma maneira poderosa de fornecer contexto adicional. Por exemplo, você pode usar o geom_text() função em R para exibir rótulos de porcentagem diretamente no gráfico Likert. Esta adição ajuda o público a interpretar rapidamente a proporção de cada segmento sem se referir a legendas externas. Outra forma de enriquecer esses gráficos é aplicando recursos interativos com bibliotecas como plotly, que permite aos usuários passar o mouse sobre os elementos para ver pontos de dados detalhados. Imagine um painel onde as partes interessadas possam explorar as tendências de satisfação de forma interativa – isso pode levar a insights mais envolventes e acionáveis. 📈

Por último, considere adaptar suas visualizações para apresentação ou publicação. Usando o theme() função em R, você pode ajustar o tamanho do texto, tipos de fonte e rótulos de eixo para facilitar a leitura. As comparações em nível de grupo podem ser ainda mais destacadas adicionando linhas verticais ou áreas sombreadas usando geom_vline(). Esses pequenos detalhes fazem uma diferença significativa em ambientes profissionais, ajudando o público a se concentrar nas principais conclusões sem esforço.