ஆர் இல் உள்ள பார் ப்ளாட் வரிசையின் அடிப்படையில் லைக்கர்ட் விளக்கப்படங்களை வரிசைப்படுத்துதல்

மாஸ்டரிங் லைக்கர்ட் சார்ட் தனிப்பயனாக்கம்: துல்லியமாக வரிசைப்படுத்துதல்

தரவு காட்சிப்படுத்தல் ஒரு கலை, குறிப்பாக கணக்கெடுப்பு பதில்களைக் கையாளும் போது. பல ஆண்டுகளாக திருப்தியின் அளவு மாறுபடும் ஒரு கணக்கெடுப்பின் நுண்ணறிவுகளை வழங்குவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். 🕵️‍♂️ ஒரு எளிய லைக்கர்ட் விளக்கப்படம் கட்டாயமாகத் தோன்றலாம், ஆனால் அர்த்தமுள்ள வரிசையாக்கத்தைச் சேர்ப்பது உங்கள் பகுப்பாய்வை கணிசமாக உயர்த்தும்.

அதனுடன் இருக்கும் பார் ப்ளாட்டின் அடிப்படையில் Likert விளக்கப்படங்களை வரிசைப்படுத்துவது, போக்குகளை மிகவும் திறம்பட முன்னிலைப்படுத்த உதவும். உதாரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட குழுவிற்கு அவர்களின் ஒப்பீட்டு அதிர்வெண் மூலம் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட திருப்தி நிலைகளைக் காட்ட விரும்பினால் என்ன செய்வது? R இன் நெகிழ்வுத்தன்மையுடன், இது சரியான அணுகுமுறையால் அடையக்கூடியதாகிறது.

ஒரு எடுத்துக்காட்டைப் பார்ப்போம்: நீங்கள் வெவ்வேறு ஆண்டுகளில் பயனர்களை ஆய்வு செய்து, "மிகவும் அதிருப்தி" முதல் "மிகவும் திருப்தி" வரையிலான அளவில் பதில்களைப் பதிவு செய்தீர்கள். R இல் `gglikert` மற்றும் தரவு கையாளுதலின் சக்தியை இணைப்பதன் மூலம், பார் ப்ளாட்டின் இறங்கு வரிசையுடன் Likert விளக்கப்படத்தை கிடைமட்டமாக எவ்வாறு சீரமைப்பது என்பதை ஆராய்வோம். 📊

இந்த வழிகாட்டி லைக்கர்ட் விளக்கப்படத்தை படிப்படியாக வரிசைப்படுத்துகிறது. நீங்கள் கணக்கெடுப்புத் தரவை வழங்கும் தரவு விஞ்ஞானியாக இருந்தாலும் அல்லது R இல் தொடக்கநிலையாளராக இருந்தாலும், பயனுள்ள காட்சிகளை உருவாக்குவதற்கான நடைமுறை உதவிக்குறிப்புகளைக் காணலாம். உங்கள் தரவுக் கதைசொல்லலில் தெளிவுபடுத்துவோம்!

லைகர்ட் மற்றும் பார் விளக்கப்படங்களை சீரமைத்தல்: படி-படி-படி விளக்கம்

இந்தச் சிக்கலைத் தீர்ப்பதற்கான முதல் படி, யதார்த்தமான தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. R ஐப் பயன்படுத்தி, தி மாதிரி () சீரற்ற ஆண்டுகள் மற்றும் Likert பதில்களை உருவாக்க செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்தத் தரவுத்தொகுப்பு கருத்துக்கணிப்பு முடிவுகளைப் பிரதிபலிக்கிறது, இதில் பதிலளித்தவர்கள் பல ஆண்டுகளாக திருப்தி நிலைகளை வெளிப்படுத்துகிறார்கள். தி மாற்றம் (முழுவதும் ()) பின்விளைவு நெடுவரிசைகள் விரும்பிய லைக்கர்ட் நிலைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதிசெய்ய செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது தரவை காட்சி ஆய்வுக்கு தயார்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, கடந்த ஐந்து ஆண்டுகளில் வாடிக்கையாளர்களின் கருத்துக்களைச் சேகரித்து, அவர்களின் திருப்தி நிலைகளை ஆண்டுதோறும் ஒப்பிட்டுப் பார்க்க விரும்புவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். 📊

அடுத்து, ஸ்கிரிப்ட் உருவாக்குகிறது a பார் சதி பதில் அதிர்வெண்ணின் அடிப்படையில் தரவை இறங்கு வரிசையில் ஒழுங்கமைக்கிறது. இதைப் பயன்படுத்தி அடையப்படுகிறது எண்ணிக்கை () பதில்களை கணக்கிடுவதற்கான செயல்பாடு, அதைத் தொடர்ந்து மறுவரிசைப்படுத்து(), பதில்கள் அவற்றின் எண்ணிக்கையின் இறங்கு வரிசையில் காட்டப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. இதன் விளைவாக மிகவும் பொதுவான பதில்களை முன்னிலைப்படுத்தும் தெளிவான, உள்ளுணர்வு விளக்கப்படம் உள்ளது. பயனர் திருப்தியின் போக்குகளை அடையாளம் காணும் தயாரிப்பு நிர்வாகிக்கு இத்தகைய காட்சிப்படுத்தல் முக்கியமானதாக இருக்கும். "மிகவும் திருப்தி" போன்ற பதில்களில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம், உங்கள் பயனர்களுக்கு எது அதிகம் எதிரொலிக்கிறது என்பதை நீங்கள் துல்லியமாகக் கண்டறியலாம். 😊

பார் சதி வரிசைப்படுத்தப்பட்டவுடன், Likert விளக்கப்படம் உருவாக்கப்பட்டது. இதைப் பயன்படுத்தி தரவு மாற்றப்படுகிறது pivot_longer(), இது தரவுத்தொகுப்பை ஒரு நீண்ட வடிவமாக மறுகட்டமைக்கிறது, இது குழுவான பதில்களைத் திட்டமிடுவதற்கு சிறந்தது. தரவு பின்னர் ஒரு அடுக்கப்பட்ட பட்டை விளக்கப்படத்தில் கொடுக்கப்பட்டது geom_bar(நிலை = "நிரப்பு"). ஒவ்வொரு பட்டியும் ஒரு குறிப்பிட்ட குழுவிற்கான திருப்தி நிலைகளின் விகிதாச்சாரத்தை பிரதிபலிக்கிறது, இது பல ஆண்டுகளாக ஒப்பிடுவதை எளிதாக்குகிறது. பணியாளர் நிச்சயதார்த்த மதிப்பெண்களை பகுப்பாய்வு செய்யும் ஒரு HR தொழில்முறை பற்றி சிந்தியுங்கள்; இந்த காட்சிப்படுத்தல், காலப்போக்கில் துறைகள் முழுவதும் திருப்தியின் மாற்றங்களை எளிதாகக் கண்டறிய உதவுகிறது.

இறுதிப் படியானது, பார் ப்ளாட்டின் வரிசைப்படுத்துதலுடன் லைக்கர்ட் விளக்கப்படம் சீரமைக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. பார் ப்ளாட்டில் நிர்ணயிக்கப்பட்ட அதே காரணி நிலைகளை லைக்கர்ட் விளக்கப்படத்திற்கு ஒதுக்குவதன் மூலம், காட்சிப்படுத்தல் முழுவதும் வரிசை பாதுகாக்கப்படுகிறது. இது தரவை வழங்குவதில் தெளிவு மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, பங்குதாரர்களுக்கான விளக்கக்காட்சியில், விளக்கப்படங்களுக்கிடையேயான சீரமைப்பு கதையை எளிதாக்குகிறது மற்றும் விமர்சன நுண்ணறிவுகளை வலியுறுத்துகிறது. போன்ற கூடுதல் தொடுதல்களைப் பயன்படுத்துதல் face_wrap() ஒவ்வொரு குழுவிற்கும் (A, B, C) தனித்தனி பேனல்களை உருவாக்க, காட்சிப்படுத்தல் இன்னும் உள்ளுணர்வுடன், பார்வையாளர்களின் கவனத்தை தடையின்றி வழிநடத்துகிறது.

# 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)

தரவு காட்சிப்படுத்தல்களை மேம்படுத்துதல்: R இல் வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் பொருத்துதல்

கணக்கெடுப்புத் தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது, ​​வெவ்வேறு காட்சிப்படுத்தல்களுக்கு இடையேயான சீரமைப்பு, எடுத்துக்காட்டாக லைக்கர்ட் விளக்கப்படம் மற்றும் ஏ பார் சதி, ஒத்திசைவான நுண்ணறிவுகளை வழங்குவதற்கு முக்கியமானது. முந்தைய எடுத்துக்காட்டுகள் இரண்டு விளக்கப்படங்களையும் வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் சீரமைத்தல் ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்தியிருந்தாலும், மற்றொரு முக்கியமான அம்சம், அடுக்குகளின் காட்சி முறையீடு மற்றும் விளக்கத்தை மேம்படுத்துகிறது. வண்ணங்களைத் தனிப்பயனாக்குதல், சிறுகுறிப்புகளைச் சேர்ப்பது மற்றும் தரவுக் கதையை உங்கள் பார்வையாளர்கள் அணுகுவதை உறுதிசெய்வது ஆகியவை இதில் அடங்கும். உதாரணமாக, லைக்கர்ட் நிலைகளுக்கு தனித்துவமான வண்ணத் தட்டுகளைப் பயன்படுத்துவது, ஒரே பார்வையில் திருப்தி வரம்புகளை வேறுபடுத்தி அறிய உதவும். 🎨

உங்கள் காட்சிப்படுத்தல்களில் சிறுகுறிப்புகளைச் சேர்ப்பது கூடுதல் சூழலை வழங்குவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த வழியாகும். உதாரணமாக, நீங்கள் பயன்படுத்தலாம் geom_text() Likert விளக்கப்படத்தில் நேரடியாக சதவீத லேபிள்களைக் காண்பிக்க R இல் செயல்படும். வெளிப்புற புனைவுகளைக் குறிப்பிடாமல் ஒவ்வொரு பிரிவின் விகிதாச்சாரத்தையும் பார்வையாளர்கள் விரைவாகப் புரிந்துகொள்ள இந்தச் சேர்த்தல் உதவுகிறது. போன்ற நூலகங்களுடன் ஊடாடும் அம்சங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இந்த விளக்கப்படங்களை வளப்படுத்த மற்றொரு வழி plotly, இது பயனர்கள் விவரமான தரவுப் புள்ளிகளைக் காண உறுப்புகளின் மேல் வட்டமிட அனுமதிக்கிறது. பங்குதாரர்கள் திருப்திகரமான போக்குகளை ஊடாடும் வகையில் ஆராயக்கூடிய டாஷ்போர்டை கற்பனை செய்து பாருங்கள் - இது மிகவும் ஈடுபாட்டுடன் செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். 📈

கடைசியாக, உங்கள் காட்சிப்படுத்தல்களை விளக்கக்காட்சி அல்லது வெளியீட்டிற்கு மாற்றியமைப்பதைக் கவனியுங்கள். பயன்படுத்தி theme() R இல் செயல்படும், நீங்கள் உரை அளவு, எழுத்துரு வகைகள் மற்றும் அச்சு லேபிள்களை படிக்கக்கூடியதாக மாற்றலாம். செங்குத்து கோடுகள் அல்லது ஷேடட் பகுதிகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் குழு-நிலை ஒப்பீடுகளை மேலும் முன்னிலைப்படுத்தலாம் geom_vline(). இந்த சிறிய தொடுதல்கள் தொழில்முறை அமைப்புகளில் குறிப்பிடத்தக்க மாற்றத்தை ஏற்படுத்துகின்றன, பார்வையாளர்கள் முக்கிய விஷயங்களில் சிரமமின்றி கவனம் செலுத்த உதவுகிறது.