sjp.likert sjplot 中的命令，factor 或 numeric？，为什么两个不同的结果？

Question

我使用 sjp.likert 命令从我的数据中获得了 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)

请注意，我使用的是数字变量而不是因子，此时一切看起来都很好，但有时我更喜欢使用因子来省略 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："neutral" 响应不再是 20%，现在是 6.7%。据我所知，包裹将 "neutral" 响应读取为中性，因为右侧为灰色。

你可以看到正确的数字是 20% 使用这个

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 sjp-likert() 函数内的值重新排序（如果您有一个中性类别）是基于数字索引 - 这不适用于具有字符级别的因子。所以你必须在调用函数之前重新排序你的因子水平：

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化为数值，并将因子水平设置为label-attribute。您可以使用带有参数 keep.labels = TRUE 的 sjmisc::to_value() 来执行此操作。以你的例子为例，稍微修改一下：

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() 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(my_data_frame, keep.labels = T)

sjp.likert sjplot 中的命令，factor 或 numeric？，为什么两个不同的结果？

sjp.likert command in sjplot, factor or numeric?, why two different results?

r

plot

sjplot