Motivations

The original post chỉ ra 4 cách thức hình ảnh hóa cho dữ liệu Likert Scale. Đây là kiểu dữ liệu định tính có thứ bậc và do vậy hình ảnh hóa loại dữ liệu cũng cần phải được điều chỉnh theo thứ bậc để truyền tải insight sao cho người tiếp nhận thông tin dễ hiểu nhất có thể, mất ít thời gian nhất để giải mã thông điệp được truyền tải trong graph.

Bằng R/ggplot2 chúng ta có thể tạo ra một mẫu hình ảnh hóa dữ liệu cho loại dữ liệu này như sau:

Version 1:

Version 2:

Our Problems

Vấn đề mà chúng ta phải xử lí khi hình ảnh hóa dữ liệu Likert trong tình huống này là:

Thứ tự của các nhãn (brand) hàng phải được sắp xếp theo chiều giảm dần của nhóm “Dislike a lot”.
Trật tự xuất hiện của các categorical cho mỗi brand phải được sắp xếp theo thứ tự của thang đo Likert mà ở đó “Like them a lot” đầu bảng và cuối cùng là “Dislike a lot”.
Nhóm “Dislike a lot” nhỏ hơn 3% thì lúc hiển thị text sẽ bị overlap và cách xử lí đề xuất là chỉ hiện thị một phần.

R Codes

Dưới đây là R codes cho hai versions trên:

# Clear R environment: 

rm(list = ls())

#===========================
# Simulate data for ploting 
#===========================

size <- 100000

responses <- c("Like them a lot", "Like them", "Neutrals", "Dislike them", "Dislike a lot")

brand <- c(rep("Bounty", size), 
           rep("Snickers", size), 
           rep("Milky Way", size), 
           rep("Mars", size), 
           rep("Galaxy Caramel", size), 
           rep("Twix", size), 
           rep("Galaxy", size), 
           rep("Teaser", size))

cus_res <- c(sample(responses, size = size, replace = TRUE, prob = c(24, 36, 15, 11, 14)), 
             sample(responses, size = size, replace = TRUE, prob = c(23, 42, 17, 9, 9)), 
             sample(responses, size = size, replace = TRUE, prob = c(16, 52, 23, 6, 3)), 
             sample(responses, size = size, replace = TRUE, prob = c(15, 57, 18, 7, 3)), 
             sample(responses, size = size, replace = TRUE, prob = c(27, 46, 17, 8, 2)), 
             sample(responses, size = size, replace = TRUE, prob = c(18, 57, 19, 5, 1)), 
             sample(responses, size = size, replace = TRUE, prob = c(29, 51, 15, 4, 1)), 
             sample(responses, size = size, replace = TRUE, prob = c(39, 42, 14, 4, 1)))

data_cus <- tibble(brand = brand, cus_res = cus_res)


#===========================
# Prepare data for ploting
#===========================

data_cus %>% 
  group_by(brand, cus_res) %>% 
  count() %>% 
  ungroup() %>% 
  group_by(brand) %>% 
  mutate(percent = 100*n / sum(n)) %>% 
  mutate(percent = round(percent, 0)) %>% 
  mutate(bar_text = paste0(percent, "%")) %>% 
  ungroup() -> df_for_ploting

df_for_ploting %>% 
  filter(cus_res == responses[5]) %>% 
  arrange(percent) %>% 
  pull(brand) -> order_y


df_for_ploting %>% 
  mutate(brand = factor(brand, levels = order_y)) %>% 
  mutate(cus_res = factor(cus_res, levels = responses[5:1])) -> df_odered

#---------------------
# Data Vis: Version 1
#---------------------

# Prepare colors for ploting: 

col_dislike_alot <- "#e36c33"

col_dislike <- "#edad88"

col_neutral <- "#c7cdd1"

col_like <- "#829cb2"

col_like_alot <- "#3e6487"

# Select Font for the graph: 

my_font <- "Roboto Condensed"

library(showtext)

font_add_google(name = my_font, family = my_font)

showtext_auto()

library(ggtext) # Ref: https://cran.r-project.org/web/packages/ggtext/index.html

# Prepare title + subtitle + caption: 

p_title <- "Everyone <span style = 'color:#3e6487'>likes chocolates</span>, but Bounty and Snickers get <span style = 'color:#e36c33'>the most extreme opinions</span>"

p_subtitle = "Likert scale is a type of rating scale commonly used in surveys. When responding to a Likert type question,\nrespondents simply state their level of agreement or disagreement on a symmetric agree-disagree scale."

p_caption <- "Source: Nielsen Surveys | Graphic Designer: Nguyen Chi Dung"

theme_set(theme_minimal())

df_odered %>% 
  ggplot(aes(y = brand, x = percent, fill = cus_res)) + 
  geom_col(width = 0.8, position = "fill") + 
  theme(legend.position = "top") + 
  theme(plot.margin = unit(rep(0.7, 4), "cm")) +  
  labs(title = p_title, subtitle = p_subtitle, caption = p_caption) + 
  scale_fill_manual(values = c(`Like them a lot` = col_like_alot, 
                               `Like them` = col_like, 
                               `Neutrals` = col_neutral, 
                               `Dislike them` = col_dislike, 
                               `Dislike a lot` = col_dislike_alot)) + 
  theme(text = element_text(family = my_font)) + 
  theme(legend.title = element_blank()) + 
  theme(legend.text = element_text(size = 11, family = my_font, color = "grey10")) + 
  theme(legend.key.height = unit(0.35, "cm")) +  
  theme(legend.key.width = unit(0.27*3, "cm")) + 
  theme(axis.title = element_blank()) + 
  theme(panel.grid.minor = element_blank()) + 
  theme(panel.grid.major.x = element_line(color = "grey70", size = 0.8)) + 
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0), labels = paste0(seq(0, 100, 25), "%")) + 
  scale_y_discrete(expand = c(0, 0)) + 
  theme(axis.text = element_text(color = "grey30", size = 11, family = my_font)) + 
  theme(plot.title = element_markdown(size = 16, face = "bold")) + 
  theme(plot.caption = element_text(size = 10.5, color = "grey40", vjust = -1.5, hjust = 0)) + 
  theme(plot.subtitle = element_text(size = 11.5, color = "grey10")) + 
  theme(plot.title.position = "plot") +  
  theme(plot.caption.position = "plot") -> gg1 


# For displaying percent of "Dislike a lot": 

df_odered %>% 
  filter(cus_res == "Dislike a lot") -> df_for_text1

# For displaying percent of "Like them a lot": 

df_odered %>% 
  filter(cus_res == "Like them a lot") -> df_for_text2

# Ad text layers: 

gg1 + 
  geom_text(data = df_for_text1 %>% filter(percent > 2),
            aes(y = brand, x = 1, label = bar_text), size = 4, color = "white", family = my_font, hjust = 1.2) +   
  geom_text(data = df_for_text2, 
            aes(y = brand, x = 0.03, label = bar_text), size = 4, color = "white", family = my_font)


#---------------------
# Data Vis: Version 2
#---------------------

ggplot() + 
  geom_segment(aes(x = seq(0, 1, 0.25), xend = seq(0, 1, 0.25), y = 0.6, yend = 8.4), size = 0.7, color = "grey40") +  
  geom_col(data = df_odered, 
           aes(y = brand, x = percent, fill = cus_res), 
           width = 0.8, position = "fill", show.legend = FALSE) +   theme(plot.margin = unit(rep(0.7, 4), "cm")) +  
  labs(title = p_title, subtitle = p_subtitle, caption = p_caption) + 
  scale_fill_manual(values = c(`Like them a lot` = col_like_alot, 
                               `Like them` = col_like, 
                               `Neutrals` = col_neutral, 
                               `Dislike them` = col_dislike, 
                               `Dislike a lot` = col_dislike_alot)) + 
  theme(text = element_text(family = my_font)) + 
  theme(axis.title = element_blank()) + 
  theme(panel.grid = element_blank()) +
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0), labels = paste0(seq(0, 100, 25), "%")) + 
  scale_y_discrete(expand = c(0, 0)) + 
  theme(axis.text = element_text(color = "grey30", size = 11, family = my_font)) + 
  theme(plot.title = element_markdown(size = 16, face = "bold")) + 
  theme(plot.caption = element_text(size = 10.5, color = "grey40", vjust = -1.5, hjust = 0)) + 
  theme(plot.subtitle = element_text(size = 11.5, color = "grey10")) + 
  theme(plot.title.position = "plot") +  
  theme(plot.caption.position = "plot") -> gg2 


# http://daydreamingnumbers.com/blog/4-ways-to-visualize-likert-scales/: 

gg2 + 
  annotate("text", 
           x = c(0.071, 0.42, 0.67, 0.803, 0.94),
           y = 9, 
           label = responses, 
           vjust = 1.2, 
           color = c(col_like_alot, col_like, col_neutral, col_dislike, col_dislike_alot), 
           size = 4, 
           fontface = "bold", 
           family = my_font) + 
  geom_text(data = df_for_text1 %>% filter(percent > 2),
            aes(y = brand, x = 1, label = bar_text), size = 4, color = "white", family = my_font, hjust = 1.2) +   
  geom_text(data = df_for_text2, 
            aes(y = brand, x = 0.03, label = bar_text), size = 4, color = "white", family = my_font)

Visualize Likert Scales

Daily Graph Series

Author: Nguyen Chi Dung

Motivations

Our Problems

R Codes