在 R 中使用 Likert 包分析真实的调查数据

Question

我进行了一项包含 138 个问题的调查，其中只有少数是李克特类型的问题，有些问题的量表不同。

我一直在尝试使用 R 中的 Likert 包来分析和以图形方式描绘数据，但是，我很难理解其中的任何一个。

我已经完成了“演示”，只有在您已经知道软件包发生了什么情况下才有用。它没有解释在能够应用 likert 包之前必须采取的任何步骤，实际可以应用于包的内容，如何重命名变量等。你得到的只是一堆代码和一只兔子爬下来试图弄清楚这一切的洞。

我在谷歌上搜索了使用 likert 包的分步指南，但一无所获。

在我可以尝试使用 likert 包之前，任何人都可以指导我找到指南，或者至少提供我必须对数据框采取的步骤吗？

我希望使用此包将我的一些列（包含李克特响应）放入堆积条形图。

一旦我弄清楚 Likert 包在清理后的数据框方面究竟能接受什么，我应该能够按照演示进行操作......也许......

这是我迄今为止所做的，基于我对 R 的有限知识并试图自己解决问题。

   library(likert)
   library(dplyr)
   fdaff_likert <- select(f2f, RESPID, daff_rate)
   fdaff_likert <- data.frame(fdaff_likert)
   fdaff_likert <- likert(items=fdaff_likert[,2, drop = FALSE], nlevels = 5)

我的likert的输出是：

summary(fdaff_likert)

       Item      low  neutral     high     mean       sd
1 daff_rate 9.977827 37.91574 52.10643 3.802661 1.302508

然而，情节到处都是..（无序）

plot (fdaff_likert)

李克特量表无序且未正确居中。另外，如何将 y 轴重命名为问题？

为了以后的分析，我如何将其分解为组级别（基于另一列指定原始数据框中的区域？

Answer 1

library(likert)
set.seed(1)
n <- 138
# An illustrative example
fdaff_likert <- data.frame(
    RESPID=sample(1:5,n, replace=T), 
    daff_rate=factor(sample(1:5,n, replace=T), labels=c("Good","Neither","Poor","Very Good","Very Poor"))
)
fdaff_likert1 <- likert(items=fdaff_likert[,2, drop = FALSE], nlevels = 5)
# Plot with unordered categories
plot(fdaff_likert1)

# Reorder levels of daff_rate factor
fdaff_likert$daff_rate <- factor(fdaff_likert$daff_rate, 
                                 levels=levels(fdaff_likert$daff_rate)[c(5,3,2,1,4)])

fdaff_likert2 <- likert(items=fdaff_likert[,2, drop = FALSE], nlevels = 5)
# Plot with ordered categories
plot(fdaff_likert2)

以下是创建包含分组项目的图的说明性示例。

set.seed(1)
fdaff_likert <- data.frame(
    country=factor(sample(1:3, n, replace=T), labels=c("US","Mexico","Canada")), 
    item1=factor(sample(1:5,n, replace=T), labels=c("Very Poor","Poor","Neither","Good","Very Good")),
    item2=factor(sample(1:5,n, replace=T), labels=c("Very Poor","Poor","Neither","Good","Very Good")),
    item3=factor(sample(1:5,n, replace=T), labels=c("Very Poor","Poor","Neither","Good","Very Good"))
)
names(fdaff_likert) <- c("Country", 
                         "1. I read only if I have to", 
                         "2. Reading is one of my favorite hobbies",
                         "3. I find it hard to finish books")

fdaff_likert3 <- likert(items=fdaff_likert[,2:4], grouping=fdaff_likert[,1])
plot(fdaff_likert3)