Question

我使用 sjp.likert 命令从我的数据中获得2个不同的结果，这是我的代码：

library(sjPlot)

l <- c(1,2,2,2,3,3,4,4,5,5,5,4,3,2,2)

lab <- c("strongly not agree",
         "not agree",
         "Neutral",
         "Agree",
         "Strongly agree")


sjp.likert(items       = l,
           cat.neutral = 3,
           catcount    = 4,
           legend.labels = lab)

注意我正在使用数值变量而不是因子，此时一切看起来都不错，但有时我更喜欢使用factor来省略legend.labels参数。所以我用这个

l.factor <- factor(x = l,labels = lab)

sjp.likert(items       = l.factor,
           cat.neutral = 3,
           catcount    = 4)

但这就是我遇到问题的地方，例如：“中性”反应不再是20％，现在是6.7％。到目前为止，我可以看到包装正在将“中性”响应读为中性，因为右侧是灰色。

使用此

，您可以看到正确的数字是20％

prop.table(table(l.factor))
prop.table(table(l))

我做错了什么？这是一个错误吗？

Answer 1

问题是重新排序sjp-likert() - 函数内的值（如果你有一个中性类别）是基于数字索引 - 这不适用于具有字符级别的因素。因此，在调用函数之前，您必须重新排序因子级别：

l.factor <- factor(x = l,labels = lab[c(1,2,4,5,3)])

sjp.likert(items       = l.factor,
           cat.neutral = 5,
           catcount    = 4)

另一种方法是将因子转换为数值，并将因子级别设置为label-attribute。您可以使用参数sjmisc::to_value()的{{1}}执行此操作。举个例子，然后修改它：

keep.labels = TRUE

l <- c(1,2,2,2,3,3,4,4,5,5,5,4,3,2,2) lab <- c("strongly not agree", "not agree", "Neutral", "Agree", "Strongly agree") l.factor <- factor(x = l,labels = lab) l.factor <- to_value(l.factor, keep.labels = T) sjp.likert(items = l.factor, cat.neutral = 3, catcount = 4)适用于矢量和数据框，因此您可以轻松地将数据框中的因子转换为数字，并保留值标签：

to_value()

sjplot，factor或numeric中的sjp.likert命令？为什么有两个不同的结果？

1 个答案: