# 主題:社群平台議題分析
# 任務：RQ.3社群平台使用功能分析
# 組別：應用藝術學系 第一組
### 資料框處理
# 請至台灣傳播資料庫下載「2019年調查」的sav檔
# 網址:https://www.crctaiwan.nctu.edu.tw/AnnualSurvey.asp
## 1. 將輸入的sav檔案命名為tcs2019
library(sjlabelled)
tcs2019 <- read_spss("tcs2019.sav")
# (2)變數整理
# 年齡「變數重新分類」為4類：18-35,36-49,50-64,65UP
# 備註：break的值(x,y,z)是指: group1 >x & <=y; group2 >y & <=z
tcs2019$agegroup <- cut(tcs2019$ra2, breaks = c(17,35,49,64,Inf), 
                        labels = c("18至35歲", "36至49歲","50至64歲","65歲以上"))
# 製作次數分配表
# install.packages("sjmisc")
library(sjmisc)
frq(tcs2019$agegroup, encoding = "big-5", out="v")
x <categorical>
val label frq raw.prc valid.prc cum.prc
18至35歲 343 17.15 17.15 17.15
36至49歲 534 26.70 26.70 43.85
50至64歲 583 29.15 29.15 73.00
65歲以上 540 27.00 27.00 100.00
NA NA 0 0.00 NA NA
total N=2000 · valid N=2000 · x̄=2.66 · σ=1.05 
table(tcs2019$k5.1)
## 
##   1   2   3   4 
## 153 527 406 151
table(tcs2019$k5.2)
## 
##   1   2   3   4 
## 181 537 379 140
table(tcs2019$k5.3)
## 
##   1   2   3   4 
##  25 166 489 557
table(tcs2019$k5.4)
## 
##   1   2   3   4 
##  17 123 481 616
### (3)回答RQ
#RQ.3各年齡使用社群平台功能比較
## 製表
#install.packages("sjPlot")
library(sjPlot)
sjt.xtab(tcs2019$k5.1,tcs2019$agegroup,encoding = "utf-8",show.cell.prc = T,
         show.row.prc = T,
         show.col.prc = T)
K5.(01)請問你有多常在社群媒體(如:臉書)上分享或轉貼訊息? agegroup Total
18至35歲 36至49歲 50至64歲 65歲以上
從來沒有 23
15 %
7 %
1.9 % 		37
24.2 %
7.8 %
3 % 		65
42.5 %
20.1 %
5.3 % 		28
18.3 %
25.5 %
2.3 % 		153
100 %
12.4 %
12.5 %
很少 171
32.4 %
52 %
13.8 % 		203
38.5 %
42.7 %
16.4 % 		116
22 %
35.9 %
9.4 % 		37
7 %
33.6 %
3 % 		527
100 %
42.6 %
42.6 %
有時 91
22.4 %
27.7 %
7.4 % 		173
42.6 %
36.4 %
14 % 		107
26.4 %
33.1 %
8.6 % 		35
8.6 %
31.8 %
2.8 % 		406
100 %
32.8 %
32.8 %
經常 44
29.1 %
13.4 %
3.6 % 		62
41.1 %
13.1 %
5 % 		35
23.2 %
10.8 %
2.8 % 		10
6.6 %
9.1 %
0.8 % 		151
100 %
12.2 %
12.2 %
Total 329
26.6 %
100 %
26.6 % 		475
38.4 %
100 %
38.4 % 		323
26.1 %
100 %
26.1 % 		110
8.9 %
100 %
8.9 % 		1237
100 %
100 %
100 %
χ2=65.542 · df=9 · Cramer’s V=0.133 · p=0.000 
sjt.xtab(tcs2019$k5.2,tcs2019$agegroup,encoding = "utf-8",show.cell.prc = T,
         show.row.prc = T,
         show.col.prc = T)
K5.(02)請問你有多常在社群媒體(如:臉書)上發文或發照片? agegroup Total
18至35歲 36至49歲 50至64歲 65歲以上
從來沒有 24
13.3 %
7.3 %
1.9 % 		44
24.3 %
9.3 %
3.6 % 		79
43.6 %
24.5 %
6.4 % 		34
18.8 %
30.9 %
2.7 % 		181
100 %
14.6 %
14.6 %
很少 170
31.7 %
51.7 %
13.7 % 		218
40.6 %
45.9 %
17.6 % 		118
22 %
36.5 %
9.5 % 		31
5.8 %
28.2 %
2.5 % 		537
100 %
43.4 %
43.3 %
有時 93
24.5 %
28.3 %
7.5 % 		156
41.2 %
32.8 %
12.6 % 		94
24.8 %
29.1 %
7.6 % 		36
9.5 %
32.7 %
2.9 % 		379
100 %
30.6 %
30.6 %
經常 42
30 %
12.8 %
3.4 % 		57
40.7 %
12 %
4.6 % 		32
22.9 %
9.9 %
2.6 % 		9
6.4 %
8.2 %
0.7 % 		140
100 %
11.3 %
11.3 %
Total 329
26.6 %
100 %
26.6 % 		475
38.4 %
100 %
38.4 % 		323
26.1 %
100 %
26.1 % 		110
8.9 %
100 %
8.9 % 		1237
100 %
100 %
100 %
χ2=82.028 · df=9 · Cramer’s V=0.149 · p=0.000 
sjt.xtab(tcs2019$k5.3,tcs2019$agegroup,encoding = "utf-8",show.cell.prc = T,
         show.row.prc = T,
         show.col.prc = T)
K5.(03)請問你有多常在社群媒體(如:臉書)上看朋友所分享或轉貼的訊息? agegroup Total
18至35歲 36至49歲 50至64歲 65歲以上
從來沒有 3
12 %
0.9 %
0.2 % 		5
20 %
1.1 %
0.4 % 		13
52 %
4 %
1.1 % 		4
16 %
3.6 %
0.3 % 		25
100 %
2 %
2 %
很少 53
31.9 %
16.1 %
4.3 % 		58
34.9 %
12.2 %
4.7 % 		38
22.9 %
11.8 %
3.1 % 		17
10.2 %
15.5 %
1.4 % 		166
100 %
13.4 %
13.5 %
有時 131
26.8 %
39.8 %
10.6 % 		187
38.2 %
39.4 %
15.1 % 		130
26.6 %
40.2 %
10.5 % 		41
8.4 %
37.3 %
3.3 % 		489
100 %
39.5 %
39.5 %
經常 142
25.5 %
43.2 %
11.5 % 		225
40.4 %
47.4 %
18.2 % 		142
25.5 %
44 %
11.5 % 		48
8.6 %
43.6 %
3.9 % 		557
100 %
45 %
45.1 %
Total 329
26.6 %
100 %
26.6 % 		475
38.4 %
100 %
38.4 % 		323
26.1 %
100 %
26.1 % 		110
8.9 %
100 %
8.9 % 		1237
100 %
100 %
100 %
χ2=16.489 · df=9 · Cramer’s V=0.067 · Fisher’s p=0.074 
sjt.xtab(tcs2019$k5.4,tcs2019$agegroup,encoding = "utf-8",show.cell.prc = T,
         show.row.prc = T,
         show.col.prc = T)
K5.(04)請問你有多常在社群媒體(如:臉書)上看朋友的發文或照片? agegroup Total
18至35歲 36至49歲 50至64歲 65歲以上
從來沒有 1
5.9 %
0.3 %
0.1 % 		4
23.5 %
0.8 %
0.3 % 		7
41.2 %
2.2 %
0.6 % 		5
29.4 %
4.5 %
0.4 % 		17
100 %
1.4 %
1.4 %
很少 35
28.5 %
10.6 %
2.8 % 		48
39 %
10.1 %
3.9 % 		30
24.4 %
9.3 %
2.4 % 		10
8.1 %
9.1 %
0.8 % 		123
100 %
9.9 %
9.9 %
有時 124
25.8 %
37.7 %
10 % 		180
37.4 %
37.9 %
14.6 % 		137
28.5 %
42.4 %
11.1 % 		40
8.3 %
36.4 %
3.2 % 		481
100 %
38.9 %
38.9 %
經常 169
27.4 %
51.4 %
13.7 % 		243
39.4 %
51.2 %
19.6 % 		149
24.2 %
46.1 %
12 % 		55
8.9 %
50 %
4.4 % 		616
100 %
49.8 %
49.7 %
Total 329
26.6 %
100 %
26.6 % 		475
38.4 %
100 %
38.4 % 		323
26.1 %
100 %
26.1 % 		110
8.9 %
100 %
8.9 % 		1237
100 %
100 %
100 %
χ2=16.309 · df=9 · Cramer’s V=0.066 · Fisher’s p=0.103 
## 製圖
# 1. 變數處理
# (1) 將要繪製的連續變數轉換成各類別變數的平均數
# 使用dplyr套件
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following object is masked from 'package:sjlabelled':
## 
##     as_label
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
df1 <- tcs2019 %>% 
  group_by(agegroup) %>%
  summarise(feel = mean(k5.1, na.rm=T))
df2 <- tcs2019 %>% 
  group_by(agegroup) %>%
  summarise(feel = mean(k5.2, na.rm=T))
df3 <- tcs2019 %>% 
  group_by(agegroup) %>%
  summarise(feel = mean(k5.3, na.rm=T))
df4 <- tcs2019 %>% 
  group_by(agegroup) %>%
  summarise(feel = mean(k5.4, na.rm=T))
#View(df1)
# (2) 透過垂直合併，重建一個繪圖用的資料框
df <- rbind(df1,df2,df3,df4)
df$type <- c((rep(1, times=4)),(rep(2, times=4)),(rep(3, times=4)),(rep(4, times=4)))
df$type <- as.factor(df$type)
str(df)
## tibble [16 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ agegroup: Factor w/ 4 levels "18至35歲","36至49歲",..: 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...
##  $ feel    : num [1:16] 2.47 2.55 2.35 2.25 2.47 ...
##  $ type    : Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 ...
# 2. 安裝並載入 ggplot2
#install.packages("ggplot2")
# 載入 ggplot2
library(ggplot2)
# 解決Rstudio cloud圖形中文顯示問題
# install.packages("showtext")
library(showtext)
## Loading required package: sysfonts
## Loading required package: showtextdb
showtext_auto()
# 折線圖
ggplot(diamonds, aes(clarity, group = cut)) +
  geom_line(aes(color = cut), position="identity", stat = "count")

g1 <- ggplot(df, 
             aes(x=type, y=feel,color=agegroup, group=agegroup))+
  geom_line()+
  geom_point()+
  labs(title = "台灣民眾各年齡層社群平台使用功能比較",
       x="使用功能",y="程度",
       subtitle="使用功能年齡上有差異?",
       caption="資料來源：台灣傳播調查資料庫",
       colour = "年齡層")+
  theme_classic()+
  ylim(1, 5)+
  theme(axis.title.y = element_text(vjust = 0.5, hjust = 0.5, angle = 0))+
  scale_x_discrete("使用功能的差異",labels = c("1" = "分享或轉貼訊息","2" = "發文或發照片",
                                        "3" = "看朋友所分享或轉貼的訊息","4" = "看朋友的發文或照片"))+
  theme(legend.position="bottom")+
  geom_text(aes(label=round(feel, digits = 2)),size = 2, color = "black")+
  scale_colour_brewer(palette = "Set2")+
  theme(plot.title = element_text(vjust = 2,hjust = 0.5))
g1