sjp.likertコマンドは、sjplot、factorまたはnumeric？では、なぜ2つの異なる結果が得られますか？私は、これは私のコードで、<em>sjp.likert</em>コマンドを使用して私のデータから、2つの異なる結果を得るのです

Question

：私は数値変数でない要因で働いています

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) 

予告、この時点で、すべてがOKに見えますしかし、時には、legend.labelsパラメータを省略するためにfactorを使用する方が好きです。だから私はこの

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

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

を使用するが、私は問題を取得する場所これは、たとえば、次のとおりです。「ニュートラル」応答は今、もはや20％ではない6.7％です。私が見る限り、パッケージはニュートラルな反応を読み取っています。なぜなら、右側のグレーの色ですからです。

あなたは適切な数は私が間違っているのは何本

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

を使用して20％であることがわかりますか？ これはバグですか？

Answer 1

sjp-likert()関数内の値を並べ替えるのは、（中立のカテゴリを使用している場合）数値の指標に基づいているため、文字レベルの係数では機能しません。だから、関数を呼び出す前に、あなたの因子レベルを注文し直す必要があります：

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

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

もう一つの方法は、数値化要因を変換し、ラベル属性として因子レベルを設定することです。引数keep.labels = TRUEのsjmisc::to_value()でこれを行うことができます。あなたの例を取ると、slighltyそれを修正する：あなたは簡単に値ラベルを保ち、数値にあなたのデータフレームに要因を変換することができるように

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) 

to_value()は、ベクトルデータフレームの両方で動作します。

to_value(my_data_frame, keep.labels = T)