Сортирање Ликерт графикона на основу редоследа траке у Р

Овладавање прилагођавањем Ликерт графикона: сортирање са прецизношћу

Визуелизација података је уметност, посебно када се ради о одговорима на анкету. Замислите да изнесете увиде из анкете у којој се нивои задовољства разликују током година. 🕵‍♂ Једноставан Ликертов графикон може изгледати убедљиво, али додавање смисленог сортирања може значајно да унапреди вашу анализу.

Сортирање Ликерт графикона на основу пратећег графикона може помоћи да се ефикасније истакну трендови. На пример, шта ако желите да покажете нивое задовољства за одређену групу сортирану према њиховој релативној учесталости? Са Р-овом флексибилношћу, ово постаје оствариво уз прави приступ.

Хајде да размотримо пример: анкетирали сте кориснике у различитим годинама, прикупљајући одговоре на скали од „Веома незадовољан“ до „Веома задовољан“. Комбиновањем моћи `ггликерт-а` и манипулације подацима у Р-у, истражићемо како да поравнамо Ликертов графикон хоризонтално са опадајућим редоследом тракастог графикона. 📊

Овај водич вас води кроз сортирање Ликерт графикона, корак по корак. Било да сте научник података који представља податке из анкете или почетник у Р, наћи ћете практичне савете за креирање ефектних визуелних приказа. Хајде да заронимо и унесемо јасноћу у ваше приповедање података!

Поравнавање Ликертових и тракастих графикона: објашњење корак по корак

Први корак у решавању овог проблема укључује генерисање реалног скупа података. Користећи Р, узорак() функција се користи за креирање насумичних година и Ликертових одговора. Овај скуп података представља резултате анкете где испитаници изражавају нивое задовољства током више година. Тхе мутирати (преко ()) функција се затим користи да би се осигурало да се колоне одговора придржавају жељеног редоследа Ликерт нивоа, чинећи податке спремним за визуелно истраживање. На пример, замислите да прикупљате повратне информације купаца у протеклих пет година и желите да упоредите нивое њиховог задовољства по годинама. 📊

Затим, скрипта креира а барски заплет који организује податке у опадајућем редоследу на основу учесталости одговора. Ово се постиже коришћењем цоунт() функција за сабирање одговора, након чега следи промени ред(), што осигурава да се одговори приказују у опадајућем редоследу њиховог броја. Резултат је јасан, интуитиван графикон који истиче најчешће одговоре. Таква визуализација може бити критична за менаџера производа који идентификује трендове у задовољству корисника. Фокусирањем на одговоре попут „Веома сам задовољан“, можете тачно да одредите шта највише одговара вашим корисницима. 😊

Када је тракасти графикон сортиран, креира се Ликертов графикон. Овде се подаци трансформишу помоћу пивот_лонгер(), који реструктурира скуп података у дугачак формат идеалан за цртање груписаних одговора. Подаци се затим уносе у наслагани тракасти графикон помоћу геом_бар(поситион = "филл"). Свака трака представља пропорције нивоа задовољства за одређену групу, нормализоване да би се олакшало поређење током година. Размислите о ХР професионалцу који анализира резултате ангажовања запослених; ова визуализација им помаже да лако уоче промене у задовољству између одељења током времена.

Последњи корак обезбеђује да се Ликертов графикон поравна са сортирањем тракастог графикона. Додељивањем истих нивоа фактора који су одређени у тракастом графикону Ликертовом графикону, редослед се чува у свим визуелизацијама. Ово обезбеђује јасноћу и доследност у представљању података. На пример, у презентацији заинтересованим странама, поравнање између графикона поједностављује наратив и наглашава критичке увиде. Коришћењем додатних додира као што су фацет_врап() за креирање засебних панела за сваку групу (А, Б, Ц), визуализација постаје још интуитивнија, неприметно усмеравајући фокус публике.

# 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)

Побољшање визуелизације података: сортирање и упаривање у Р

Када радите са подацима анкете, поравнање између различитих визуелизација, као што је а Ликертов графикон и а барски заплет, је кључно за пружање кохерентних увида. Док су се претходни примери фокусирали на сортирање и поравнавање два графикона, још један критичан аспект је побољшање визуелне привлачности и интерпретабилности заплета. Ово укључује прилагођавање боја, додавање напомена и осигуравање да је прича о подацима доступна вашој публици. На пример, коришћење различитих палета боја за Ликерт нивое може помоћи да се на први поглед разликују распони задовољства. 🎨

Укључивање напомена у ваше визуелизације је моћан начин да се обезбеди додатни контекст. На пример, можете користити geom_text() функција у Р да прикаже ознаке процента директно на Ликертовом графикону. Овај додатак помаже публици да брзо протумачи пропорцију сваког сегмента без позивања на спољне легенде. Други начин за обогаћивање ових графикона је примена интерактивних функција са библиотекама као што су plotly, који омогућава корисницима да пређу преко елемената да би видели детаљне тачке података. Замислите контролну таблу на којој заинтересоване стране могу интерактивно да истражују трендове задовољства—ово може довести до занимљивијих и ефикаснијих увида. 📈

На крају, размислите о прилагођавању својих визуелизација за презентацију или публикацију. Коришћењем theme() функција у Р, можете фино подесити величину текста, типове фонта и ознаке осе ради читљивости. Поређења на нивоу групе могу се додатно истаћи додавањем вертикалних линија или осенчених области помоћу geom_vline(). Ови мали детаљи чине значајну разлику у професионалним подешавањима, помажући публици да се без напора фокусира на кључне ствари.