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我想知道在将 11 点李克特数据用作因变量的情况下，获得最佳模型拟合的最佳方法/回归是什么。因变量严重偏向 5 到 11 之间的值。我读过线性模型适用于 11 点李克特，但是分布不是线性的。我也不认为序数逻辑回归是合适的，因为 11 分制中每个结果之间的关系并不相同。

我有点迷茫，所以任何帮助都会很棒。我可以转换数据以使线性回归更合适吗？以下是LM的图表：

回归图

我是使用 R 的新手，我正在尝试制作一个发散堆积条形图，如此处和此处所示。

我有以下从工作代码修改的 R 代码。我修改后的代码给了我一个错误。我得到的错误是Error: id variables not found in data: Item. 我不明白为什么会收到此错误。

我正在修改以下 MWE：

在我的第一篇研究论文中，我必须评估三个类似游戏的玩家的满意度，并将它们放在一起进行比较。参与者人数为 15 人，调查包含 7 个问题。（提供了 5 点李克特量表（非常不同意=1；不同意=2；既不同意也不不同意=3；同意=4；非常同意=5））这是我的问题：我应该比较每个问题的平均值吗？三种不同的模式？我应该使用性病吗？使用 t-test 或 f-test 或使用 ANOVA 怎么样？对不起，我对此很困惑。

在 R 中，一项看似简单的任务已被证明非常困难。我正在处理包含命题的调查数据，这些命题要求受访者在 7 点李克特量表上表明他们同意或不同意的程度。我正在尝试创建频率表（参见下面的表 1），以显示每个性别/年龄组类别中选择强烈同意、略微同意、同意、中立等的受访者比例，以回应每个提议。

如何从表 2 创建表 1（这是我在 R 中设置当前数据框的方式）？在表 2 中，标题为 Q31、Q32、Q33 和 Q34 的列分别是独立的命题，单元格中的值是李克特量表上 7 个选项的数字代码。

表格1

表 2

对任何建议持开放态度，因为我已经反对这个问题太久了！谢谢！

我是插补和全民教育的新手。我需要在李克特量表 1-5 或 1-4 上使用 25 个项目进行 EFA。25% 的样本至少有 1 个变量缺失值。所有项目都有一些缺失值。我需要使用 MICE 来估算缺失值，但使用 Stata 会遇到“完美预测”问题。即使有augment选项也会收到错误消息。我的代码如下

错误信息

感谢解决此问题的任何帮助。

我有调查数据，其中包含 7 点李克特量表上的命题。我想使用 R 包 Corrplot 创建不同命题之间相关性的热图。然而，R 的 cor() 函数似乎只适用于数字数据，即使“方法”被指定为 Spearman 或 Kendall。

这是我正在使用的数据框（单元格中的数字对应于李克特量表上的选项）：

这是我放在一起的代码：

我是否需要将我的 7 点李克特量表数据转换为区间量表，以便可以对其执行 cor()，即使严格来说，它是一个序数量表？

什么时候应该使用 Spearman 而不是 Kendall，反之亦然？

是否可以在不同量表上提出的问题之间执行相关性，例如在 7 点李克特量表、5 点李克特量表和多项选择题上回答的命题？下面是我想用来构建包含 7 点李克特量表命题（列 Q31、Q32、Q33 和 Q34）、5 点李克特量表命题（列 Q19、Q20、Q21、Q22）的相关矩阵的数据框，和多项选择题（Q16 栏）：

我欢迎任何和所有的建议！

假设我有一个如下所示的数据框：

其中的列告诉我哪个人相应地回答了 q1、q2、... 中的哪些问题。这些问题需要一个 4 点李克特量表的答案（例如，“赞成”表示 1，“稍微赞成”表示 2，依此类推）。我如何绘制例如两个问题的结果都是堆积条形图（以％为单位）？

它应该看起来像这样。

我在网上找到的都是非常复杂的代码，我无法处理或无法理解......难道不只是一个简单的函数可以满足我的需求吗？

谢谢！

我使用 likert 包创建了一个发散条形图，并想更改颜色。我知道李克特图是 ggplot2 对象，因此添加 egscale_fill_brewer()确实会改变颜色。但是，颜色按字母顺序应用于因子水平，而不是从“强烈反对”到“强烈同意”的逻辑顺序，并且还会更改图例中的顺序。数据是数据框中的有序因子。

谁能解释如何在这些李克特图中更改颜色并指定顺序？我也试过scale_fill_manual()和scale_fill_discrete()。

该代码生成此图：

这个问题是我之前提出的关于李克特数据可视化的问题的扩展。另请参阅此链接以获取详细信息和简单示例。

假设我们有一个mydata看起来像这样的数据框（对李克特量表 1-5 的问题的答案），有几个人 P：

通过使用

我整理了数据并使用了

摆脱所有的NA。现在我想要一个堆积条形图（每个问题的垂直条），其中每个答案的百分比（1-5，例如“完全同意”，“完全不同意”等）被绘制到条形图中，就像在这个答案中一样帖子的最底部。起初，作者使用

fill=Answer当我的数据框中有 NA 时，我是否理解正确？我的意思是：如果 Q1 中有 5 个 NA（以及 10 个答案“1”和 5 个答案“2”）和 Q2 中有 0 个 NA（以及 15 个答案“1”和 5 个答案“2”） - 是 10 Q1 的有效答案“1”显示为整个垂直条的 2/3，与 Q2 的条具有相同的高度？

然后那里的作者使用

计算给定有 20 人回答问题的百分比。Freq 是每个答案的计数（答案可能性是 1、2、3、4、5 或说“完全同意”等）。问题是，这仅适用于没有 NA 的数据，因为这样可以将频率除以 20，因为每个问题有 20 个有效答案。

如果有 NA，我该如何处理 - 因此对于堆积条形图中可视化的每个问题，可能会有不同数量的有效答案？

这是我问题的第 1 部分。第 2 部分：这是同一个问题，但考虑到答案 (1-5) 的各自值，有一个箱线图。我在一个图表中为每个问题绘制了 2 个箱线图。

再次关于在我的数据中包含“NA”。下面的代码是否考虑到例如在Q1（使用之前的示例）中，如果通过使用删除整理数据中的 NAdrop.na()并相应地绘制箱线图，则减少 5 个值 - 也就是说，对于 Q1 和 20 仅使用 15 个答案Q2的答案？：

我无法绘制未居中的李克特，而是从 0 - 100% 的比例。我正在尝试 centered = FALSE 但它不起作用。

这是我用来尝试绘制的代码：