Nullfrequenzen in Häufigkeitstabelle für Likert-Daten einschließen

Question

Ich habe einen Datensatz mit Antworten auf einen Likert-Artikel auf einer 9pt-Skala. Ich möchte eine Häufigkeitstabelle (und einen Barplot) der Daten erstellen, aber einige Werte auf der Skala treten in meinem Dataset nie auf. Daher entfernt table() diesen Wert aus der Häufigkeitstabelle. Ich möchte es stattdessen den Wert mit einer Häufigkeit von 0 präsentieren. Das heißt, mit der folgenden Dataset

# Assume a 5pt Likert scale for ease of example 
data <- c(1, 1, 2, 1, 4, 4, 5) 

Ich mag würde die folgende Frequenztabelle erhalten, ohne manuell auf eine Spalte 3 mit dem Wert 0 Namen einfügen.

1 2 3 4 5 
3 1 0 2 1 

Ich bin neu in R, vielleicht habe ich etwas übersehen einfach, aber ich habe nicht über eine Funktion oder Option kommen, die das gewünschte Ergebnis liefert.

Answer 1

table erzeugt eine Zufälligkeit erzeugt, während tabular eine Frequenz erzeugt, Tabelle, die Nullzählungen enthält.

tabulate(data) 
# [1] 3 1 0 2 1 

Eine andere Möglichkeit (wenn Sie ganze Zahlen von 1 beginnend - aber für andere Fälle leicht modifizierbar):

setNames(tabulate(data), 1:max(data)) # to make the output easier to read 
# 1 2 3 4 5 
# 3 1 0 2 1 

Answer 2

EDIT:

tabular Häufigkeitstabellen während table Kontingenztafeln erzeugt. Um jedoch wie in dem obigen Beispiel in einer eindimensionalen Kontingenztabelle Nullfrequenzen zu erhalten, funktioniert der unten stehende Code natürlich noch.

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This question lieferte den fehlenden Link. Durch die Umwandlung zu einem Faktor der Likert Element, und spezifiziert explizit die Ebenen Ebenen mit einer Frequenz von 0 sind noch

gezählten

data <- factor(data, levels = c(1:5)) 
table(data) 

die gewünschte Ausgangstabelle

Answer 3

Wenn Sie schnell die Zählungen oder Proportionen für mehrere likert Einzelteile und erhalten berechnen wollen Ihre Ausgabe in einem data.frame, mag Ihnen die Funktion psych::response.frequencies im psych Paket gefallen.

Hier können einige Daten erstellen (beachten Sie, dass es keine 9s sind):

df <- data.frame(item1 = sample(1:7, 2000, replace = TRUE), 
       item2 = sample(1:7, 2000, replace = TRUE), 
       item3 = sample(1:7, 2000, replace = TRUE)) 

Wenn Sie den Anteil in jeder Kategorie

psych::response.frequencies(df, max = 1000, uniqueitems = 1:9) 

Sie erhalten folgendes berechnen möchten:

  1  2  3  4  5  6  7 8 9 miss 
item1 0.1450 0.1435 0.139 0.1325 0.1380 0.1605 0.1415 0 0 0 
item2 0.1535 0.1315 0.126 0.1505 0.1535 0.1400 0.1450 0 0 0 
item3 0.1320 0.1505 0.132 0.1465 0.1425 0.1535 0.1430 0 0 0 

Wenn Sie zählen möchten, können Sie mit th multiplizieren e Stichprobengröße:

psych::response.frequencies(df, max = 1000, uniqueitems = 1:9) * nrow(df) 

Sie erhalten die folgenden:

 1 2 3 4 5 6 7 8 9 miss 
item1 290 287 278 265 276 321 283 0 0 0 
item2 307 263 252 301 307 280 290 0 0 0 
item3 264 301 264 293 285 307 286 0 0 0 

Ein paar Anmerkungen:

• der Standard max 10. Somit ist, wenn Sie mehr als 10 Antwortmöglichkeiten haben, Du wirst Probleme haben. Andernfalls könnten Sie in Ihrem Fall und in vielen Likert-Objektfällen das Argument max weglassen.
• uniqueitems gibt die möglichen Werte an. Wenn alle Werte in mindestens einem Element vorhanden sind, wird dies aus den Daten abgeleitet.
• Ich denke, die Funktion funktioniert nur mit numerischen Daten. Also, wenn Sie Ihre Likert-Kategorien mit "Trifft überhaupt nicht zu" haben, wird es nicht funktionieren.