【发布时间】:2018-12-19 01:02:38
【问题描述】:
我有一些调查数据,人们回答了他们对不同陈述的强烈同意、同意、不同意、强烈不同意的程度。他们的回答可以是 1 到 4 之间的任何值(包括小数)(1 = 非常不同意,2 = 不同意,等等...)。
我想通过在条形图中绘制每个变量的平均值来总结这些数据。我还想将 Y 轴标签更改为不是数值,但锚点处的标签 1 = 非常不同意,2 = 不同意,等等...
鉴于下面包含的数据,我可以使用以下代码完成此操作:
ggplot(data = data, aes(x=factor(key), y=value, fill=key)) +
stat_summary(fun.y="mean", geom="bar", width = 0.5) +
stat_summary(aes(label=round(..y..,1)), fun.y="mean", geom="text", vjust = -0.5) +
geom_hline(yintercept = 3, linetype="solid", color = "red", size=1.5, alpha=0.25) +
scale_y_discrete(limits=c("Strongly Disagree", "Disagree", "Agree", "Strongly Agree"))
这接近我需要的,但我真的想让 Y 轴从 1 = 强烈反对而不是 0 开始。
我在想我可以从所有数字响应中减去 1,但是我每个条的平均分数标签会不正确。
我唯一的限制是我想在ggplot 内完成这项任务,希望不是通过重塑原始数据。我有另一个这样的图表,我使用facet_wrap() 为我的数据集中的每个组(不包括变量)创建相同的图表。
我进行了很多搜索,但似乎通常不建议更改 ggplot 中轴的起点。但是,鉴于这种情况,它认为这听起来可以接受。
data <- structure(list(key = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L), .Label = c("Clarity", "Appropriateness", "Commitment"
), class = "factor"), value = c(NA, 3.33333333333333, 3.33333333333333,
4, 4, 3, 4, NA, 3, NA, 3, 4, NA, NaN, 3, 2.66666666666667, 3,
NA, 3.33333333333333, 3.66666666666667, 3.66666666666667, 4,
NA, 3, 4, 3.66666666666667, 3, 2.66666666666667, 3, 4, 4, 3,
3, NaN, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 2.33333333333333, 3, 4, 4, 3, 4,
3, 3, 3.33333333333333, 3, 4, 3, NA, 2.66666666666667, 3.33333333333333,
4, 2.33333333333333, 3.66666666666667, 4, 4, 3, NA, 3, 4, 3.2,
4, 3, 4, NA, 3.2, NA, 3, 4, NA, 4, 3, 3.4, 3, NA, 2.8, 3.6, 3.6,
3.8, NA, 3, 3.4, 3.2, 3, 3, 3.4, 3.8, 3.6, 3, 3, NaN, 2.4, 4,
3, 3.2, 3.2, 4, 4, 2.6, 3.8, 4, 4, 3.6, 3.2, 3, 3, 4, 2.8, 4,
3, NA, 3.4, 3.4, 4, 2.6, 3.8, 4, 3.4, 3, NA, 2.33333333333333,
4, 3.66666666666667, 4, 3, 4, NA, 3.33333333333333, NA, 4, 4,
NA, 4, 4, 2.33333333333333, 3.66666666666667, NA, 3, 4, 4, 4,
NA, 3.33333333333333, 3, 4, 3.33333333333333, 3.66666666666667,
3.33333333333333, 4, 4, 2.33333333333333, 3.66666666666667, NaN,
3, 4, 3, 3, 4, 3.66666666666667, 4, 3.33333333333333, 4, 3.66666666666667,
4, 4, 4, 3.66666666666667, 3, 3.33333333333333, 3.66666666666667,
3.66666666666667, 2.66666666666667, NA, 2.33333333333333, 3,
4, 3, 3.66666666666667, 4, 4, 4)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-186L))
【问题讨论】: