如何从包含四个变量的表中创建R中的图形？（利克特标度）

我一直在努力用R创建一个条形图，在这个条形图中，我可以用五点Likert量表来回答问卷问题。 考虑到1-不熟悉；2-有些熟悉；3-中性；4-熟悉；5-非常熟悉。我在Excel中创建了图表，如下所示：

我被困在R中，下表如下：

 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
row1    3   10    1    8    7
row2    3    6    3    4   13
row3    3    6    3    4   13
row4    2    5    1   10   11

有人能帮我在R中创建类似的表吗？

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请。

您可以尝试以下方法：

    row1<-c(3,10,1,8,7)
    row2<-c(3,6,3,4,13)
    row3<-c(3,6,3,4,13)
    row4<-c(2,5,1,10,11)

X<-rbind(row1, row2, row3, row4)
    barplot(X, plot=TRUE, beside=TRUE, col=1:5, legend=c("Strongly Agree", "Agree", "Neutral", "Disagree", "Strongly Disagree"))

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row1如果您更喜欢基于
ggplot2
的解决方案，作为建议的基本
R
图形解决方案的替代方案，我认为应该遵循以下原则。下面是一个基于您的数据的最小可复制示例（MRE）

if (!suppressMessages(require(ggplot2))) install.packages('ggplot2')
if (!suppressMessages(require(reshape))) install.packages('reshape')
library(ggplot2)
library(reshape)

myData <- data.frame('Gov. agencies' = c(3, 10, 1, 8, 7), 'Local authority' = c(3, 6, 3, 4, 13), 'Police forces' = c(3, 6, 3, 4, 13), 'NGO/third sector' = c(2, 5, 1, 10, 11), response = c('Not familiar', 'Somewhat familiar', 'Neutral', 'Familiar', 'Very familiar'))

levels(myData$response) <- c('Not familiar', 'Somewhat familiar', 'Neutral', 'Familiar', 'Very familiar')

myDataMelted <- melt(myData, id.vars = 'response')

ggplot(myDataMelted, aes(x=response, y=value, fill = variable))+
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", color = "black")

if（！suppressMessages（require（ggplot2）））install.packages（'ggplot2'））
如果（！suppressMessages（require（重塑）））安装.packages（‘重塑’）
图书馆（GG2）
图书馆（重塑）
myData[，1][，2][，3][，4][，5]行1 3 10 1 8 7行2 3 6 3 4 13行3 6 3 4 13行2 5 1 10 11请参见
？条形图
下的示例，特别是从大约9行开始的8行代码（在
mp行中，我发现这个条形图很难阅读，我更喜欢
likert
软件包生成的居中堆叠条形图。它位于CRAN上，并提供了很好且易于使用的示例。谢谢，我尝试了这个，这就是我得到的：条形图中的错误（X，plot=TRUE，next=TRUE，col=1:5，legend=c）(“强烈同意”，：对象“X”未找到抱歉。我遗漏了rbind语句。我现在添加了它。您可能想玩一点轴标签和图例放置，但这是基本代码。谢谢，我收到两个错误：MyDatamelled>ggplot（MyDatamelled，aes（X=响应，y=值，fill=变量））++geom_bar（stat=“identity，position=“dodge”，color=“black”）错误：找不到函数“ggplot”@玛戈尔：没问题。不客气。让我们希望人们能帮助解决上述问题。嗨，你知道有没有可能把比例改得更精确？@玛戈尔：什么意思：更多的记号或放大绘图区域？无论如何，这两个问题都有很好的答案。希望这对你有所帮助。