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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)

请注意，我正在使用数字变量而不是因子，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：“中性”响应不再是 20%，现在是 6.7%。据我所知，包装将“中性”响应读取为中性，因为右侧的灰色。

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？

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1 回答 1

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问题是重新排序sjp-likert()-function 中的值（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。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换为数值并将因子水平设置为标签属性。你可以用sjmisc::to_value()with argument做到这一点keep.labels = TRUE。以你的例子，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()适用于向量和数据框，因此您可以轻松地将数据框中的因子转换为数字，同时保留值标签：

to_value(my_data_frame, keep.labels = T)

于 2017-02-23T10:12:33.713 回答