在分类变量图表中显示百分比 % 而不是计数，但在一个图中显示多个变量

Question

在 Show percent % instead of counts in charts of categorical variables

他们讨论了如何在分类变量图表中显示百分比而不是计数。我基本上想做同样的事情，但在一个图中总结和比较多个变量。将上述 post 的解决方案应用于我的绘图时，它似乎计算了整个数据集中观察值的百分比，而不是整个变量中观察值的百分比。有谁知道如何解决这个问题？

ggplot(subset(tidyr::pivot_longer(MD3[1:6], 1:6), !is.na(value)),aes(y = value, fill = name)) +
  geom_bar(position = 'dodge') +
  scale_colour_viridis_d(aesthetics = "fill") +
  theme_light()+
  labs(x = "Anzahl", y ="", fill = 'Vielfalt im Bezug auf:')

ggplot(subset(tidyr::pivot_longer(MD3[1:6], 1:6), !is.na(value)),
       aes(y = value, fill = name)) +
  geom_bar(aes(x = (..count..)/sum(..count..)*100), position = 'dodge') +
  scale_colour_viridis_d(aesthetics = "fill") +
  theme_light()+
  labs(x = "Anteil in %", y ="", fill = 'Vielfalt im Bezug auf:')
              
structure(list(Alter = structure(c(3L, 4L, 4L, 5L, 4L, 5L, 5L, 
4L, 5L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L, 5L, 4L, 6L, 4L, 5L, 3L, 3L, 5L, 4L, 
5L, 4L, 1L, 3L, 5L, 3L, 2L, 3L, 3L, 5L, 5L, 4L, 5L, 3L, 4L, 3L, 
1L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 2L, 5L, 3L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
2L, 4L, 4L, 2L, 3L, 4L, 5L, 5L, 4L, 4L, 5L, 3L, 5L, 2L, 4L, 4L, 
5L, 4L, 4L, 5L, 5L, 4L, 3L, 5L, 5L, 5L, 4L, 5L, 3L), .Label = c("Nicht vielfältig", 
"Eher nicht vielfältig", "Teilweise vielfältig", "Eher vielfältig", 
"Sehr vielfältig", "k. A."), class = c("ordered", "factor")), 
    Bildung = structure(c(4L, 1L, 3L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 5L, 
    4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 2L, 4L, 3L, 5L, 3L, 4L, 5L, 4L, 5L, 
    4L, 4L, 2L, 4L, 4L, 2L, 3L, 5L, 4L, 5L, 3L, 5L, 3L, 5L, 3L, 
    4L, 3L, 3L, 3L, 5L, 4L, 3L, 2L, 5L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 
    5L, 5L, 6L, 4L, 3L, 6L, 3L, 5L, 3L, 3L, 3L, 5L, 3L, 5L, 3L, 
    3L, 5L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 4L, 4L, 5L, 3L, 3L, 2L, 2L, 3L
    ), .Label = c("Nicht vielfältig", "Eher nicht vielfältig", 
    "Teilweise vielfältig", "Eher vielfältig", "Sehr vielfältig", 
    "k. A."), class = c("ordered", "factor")), Geschlecht = structure(c(4L, 
    4L, 2L, 2L, 3L, 2L, 4L, 4L, 5L, 4L, 3L, 2L, 3L, 2L, 4L, 4L, 
    4L, 3L, 5L, 3L, 4L, 5L, 3L, 5L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 6L, 1L, 
    6L, 3L, 3L, 4L, 5L, 2L, 4L, 3L, 5L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 
    2L, 4L, 3L, 4L, 2L, 5L, 5L, 5L, 5L, 2L, 6L, 4L, 3L, 6L, 1L, 
    6L, 3L, 3L, 3L, 4L, 5L, 5L, 2L, 3L, 2L, 3L, 2L, 2L, 4L, 5L, 
    2L, 2L, 5L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L), .Label = c("Nicht vielfältig", 
    "Eher nicht vielfältig", "Teilweise vielfältig", "Eher vielfältig", 
    "Sehr vielfältig", "k. A."), class = c("ordered", "factor"
    )), Kultur = structure(c(2L, 3L, 2L, 5L, 2L, 3L, 4L, 4L, 
    4L, 4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 4L, 3L, 5L, 
    5L, 4L, 4L, 4L, 5L, 2L, 2L, 2L, 5L, 3L, 3L, 2L, 5L, 2L, 5L, 
    3L, 4L, 1L, 3L, 3L, 5L, 4L, 2L, 3L, 2L, 2L, 4L, 4L, 5L, 5L, 
    5L, 5L, 5L, 3L, 3L, 2L, 4L, 2L, 5L, 5L, 2L, 4L, 5L, 5L, 5L, 
    3L, 2L, 2L, 4L, 3L, 4L, 3L, 5L, 4L, 3L, 4L, 5L, 5L, 2L, 4L, 
    2L), .Label = c("Nicht vielfältig", "Eher nicht vielfältig", 
    "Teilweise vielfältig", "Eher vielfältig", "Sehr vielfältig", 
    "k. A."), class = c("ordered", "factor")), `körperliche Fähigkeien` = structure(c(2L, 
    3L, 3L, 4L, 6L, 5L, 5L, 4L, 5L, 3L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 5L, 
    4L, 3L, 3L, 2L, 4L, 5L, 2L, 5L, 2L, 3L, 2L, 3L, 4L, 2L, 3L, 
    2L, 4L, 5L, 2L, 5L, 2L, 5L, 3L, 3L, 2L, 3L, 1L, 4L, 3L, 4L, 
    4L, 4L, 5L, 4L, 2L, 5L, 5L, 5L, 5L, 3L, 2L, 3L, 3L, 6L, 3L, 
    6L, 4L, 5L, 6L, 4L, 5L, 5L, 2L, 3L, 5L, 3L, 6L, 4L, 3L, 5L, 
    3L, 2L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 2L), .Label = c("Nicht vielfältig", 
    "Eher nicht vielfältig", "Teilweise vielfältig", "Eher vielfältig", 
    "Sehr vielfältig", "k. A."), class = c("ordered", "factor"
    )), `sozialer Hintergrund` = structure(c(3L, 3L, 3L, 5L, 
    3L, 5L, 4L, 4L, 5L, 4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 3L, 2L, 4L, 4L, 5L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 4L, 4L, 2L, 4L, 4L, 2L, 2L, 5L, 4L, 6L, 
    2L, 5L, 2L, 4L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 4L, 3L, 4L, 4L, 6L, 
    4L, 2L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 4L, 3L, 6L, 2L, 5L, 5L, 3L, 
    4L, 5L, 5L, 5L, 4L, 3L, 4L, 3L, 4L, 4L, 3L, 5L, 3L, 3L, 5L, 
    5L, 5L, 3L, 2L, 2L), .Label = c("Nicht vielfältig", "Eher nicht vielfältig", 
    "Teilweise vielfältig", "Eher vielfältig", "Sehr vielfältig", 
    "k. A."), class = c("ordered", "factor"))), row.names = c(1L, 
2L, 5L, 6L, 7L, 9L, 10L, 12L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 22L, 
23L, 24L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 33L, 35L, 37L, 39L, 41L, 42L, 
43L, 44L, 46L, 51L, 52L, 53L, 56L, 57L, 59L, 60L, 61L, 63L, 64L, 
65L, 66L, 67L, 70L, 72L, 74L, 75L, 76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 
82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 89L, 90L, 92L, 93L, 94L, 96L, 97L, 
98L, 99L, 100L, 101L, 102L, 103L, 104L, 105L, 106L, 107L, 108L, 
109L, 110L, 111L, 112L, 113L, 114L), class = "data.frame", na.action = structure(c(`3` = 3L, 
`4` = 4L, `8` = 8L, `11` = 11L, `13` = 13L, `20` = 20L, `21` = 21L, 
`25` = 25L, `31` = 31L, `32` = 32L, `34` = 34L, `36` = 36L, `38` = 38L, 
`40` = 40L, `45` = 45L, `47` = 47L, `48` = 48L, `49` = 49L, `50` = 50L, 
`54` = 54L, `55` = 55L, `58` = 58L, `62` = 62L, `68` = 68L, `69` = 69L, 
`71` = 71L, `73` = 73L, `88` = 88L, `91` = 91L, `95` = 95L), class = "omit"))

Answer 1

您可以在绘制之前计算 group-wise 个百分比：

library(tidyverse)

subset(pivot_longer(MD3[1:6], 1:6), !is.na(value)) %>%
  group_by(name, value) %>%
  count() %>%
  group_by(value) %>%
  summarise(percent = n/sum(n), name = name) %>%
  ggplot(aes(y = value, x = percent, fill = name)) +
  geom_col(position = 'dodge') +
  scale_colour_viridis_d(aesthetics = "fill") +
  scale_x_continuous(labels = scales::percent) +
  theme_light()+
  labs(x = "Anteil in %", y ="", fill = 'Vielfalt im Bezug auf:')

在分类变量图表中显示百分比 % 而不是计数，但在一个图中显示多个变量

Show percent % instead of counts in charts of categorical variables but with multiple variables in one plot

r

ggplot2