Announcement

Collapse
No announcement yet.
X
  • Filter
  • Time
  • Show
Clear All
new posts

  • Radar chart - or something else?

    Hey guys.

    I've been an avid reader of this list for quite some time but I've never contributed in any way or form - I'll change that now (cynics would argue that I only want to participate now that I have a problem).

    Okay, so a long version short. I have collected data from several classrooms about their teachers. So a class of 30 students have answered questions about 1 teacher. I've constructed 8 scales from the answers and I want to be able to show the teachers the average score on each of the 8 scales in one chart. I've found the "radar"-program and I've tried graph7, star but they aren't doing what I want them to. I basically want the 8 scores placed on each of the radars/starts lines and marked on the line where the score is. The ideal is to have a mark, the next best thing is a connected line between the lines in the radar/star. I've attached a picture with the basics of what I'm looking for (but this does not have the markings/connected lines). I think one of my problems is, that I have 8 variables (1 for each scale) that only contain the score when I use the mean.


    The closest I've come is:

    Code:
    graph pie Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8
    Which is horrible, to say the least.

    Thank you for your help!

  • #2
    Post real(istic) data please, and I (we) will make numerous suggestions. See FAQ Advice #12 for how.

    Comment


    • #3
      You can use the package -radar- from SSC. Here's an example:


      Code:
      *create some data
      clear
      set obs 30
      forval n = 1/9 {
          g scale`n' = cond(_n>15,int(runiform()*10),int(runiform()*8))
          }
          sort scale1
          
          
      **change the data shape to work with radar
      collapse (p50) scale*
      xpose, clear varname
      order _varname
      
      replace _varname = "Listen / Be Quiet" if _varname =="scale1"
      
      radar _v v1  , title( Radar graph) ///
      lc( blue orange gs10)  legend(off) lw(*2) labsize(medlarge)  rlabel(1(1)8)


      Eric A. Booth | Senior Research Statistician | FH LLC | Austin TX
      Specs: Stata 16 MP (4 core) Mac OSX and Windows 10 Pro

      Comment


      • #4
        Hello Nick.

        First and foremost; I'm a huge fan. I've seen your helpful replies in so many threats and I admire what you are doing in this community. Thank you in advance.

        Next; I've attached a dataset that contains a small sample of what I'm working with. What I did already with the pie chart (that I really dislike - mainly because it's a poor representation) is:

        Code:
        graph pie q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8 if class==1 & teacher==1
        My data is:

        Code:
        * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
        clear
        input byte(class teacher) float(q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8)
        1 1        .8 .53333336        .8        .6        .4  .7333333  .6666667  .4666667
        1 1  .9333333  .3333333  .8666667  .6666667        .2  .7333333        .6  .4666667
        1 1        .8        .6  .7333333  .4666667  .3333333        .8        .6 .53333336
        1 1  .7333333  .3333333        .6  .6666667 .26666668  .8666667  .6666667 .53333336
        1 1        .6  .4666667  .9333333 .53333336  .4666667  .6666667        .4        .6
        1 1        .8  .4666667  .8666667  .6666667        .2  .9333333  .7333333  .4666667
        1 1        .8  .4666667  .8666667        .6 .26666668  .7333333        .6 .53333336
        1 1  .8666667        .4  .7333333        .6        .2  .8666667  .6666667 .53333336
        1 1  .9333333        .4  .8666667  .6666667        .2  .9333333  .6666667  .4666667
        1 1  .9333333 .26666668  .7333333 .53333336        .2  .9333333        .6  .3333333
        1 1  .8666667  .3333333        .6 .53333336 .26666668        .6  .7333333        .4
        1 1  .8666667 .26666668  .7333333  .6666667 .26666668  .7333333  .6666667        .4
        1 1  .9333333        .4  .6666667  .6666667        .2  .7333333  .6666667  .3333333
        1 1         1  .3333333  .7333333  .7333333 .26666668  .8666667  .7333333 .53333336
        1 1  .9333333        .2  .8666667 .53333336 .26666668  .8666667  .7333333        .4
        1 1  .9333333 .26666668  .9333333  .6666667 .26666668         1        .6  .4666667
        1 1        .8 .53333336        .8 .53333336        .4        .8  .6666667  .4666667
        1 1  .6666667        .4  .6666667        .6        .4        .6  .6666667 .53333336
        1 1        .8        .4        .6  .4666667 .26666668 .53333336        .6  .4666667
        1 1  .8666667  .3333333        .8  .6666667 .26666668        .8  .4666667  .4666667
        1 1         1 .26666668  .7333333  .6666667        .2  .9333333  .7333333  .4666667
        1 1         1  .3333333  .9333333  .7333333        .2        .8  .7333333        .4
        1 1        .8  .3333333  .8666667 .53333336  .3333333  .7333333        .6  .4666667
        1 1  .7333333  .4666667        .6 .53333336        .2        .8        .6  .4666667
        1 1         1  .3333333        .8  .6666667        .2  .8666667        .8        .4
        2 1        .6  .3333333  .6666667        .6  .3333333  .7333333        .8 .53333336
        1 2  .7333333 .53333336  .4666667  .4666667  .3333333        .6  .7333333        .4
        1 2 .26666668  .6666667  .8666667        .6        .2        .6        .4         1
        1 2  .6666667 .53333336  .6666667 .53333336  .3333333        .8        .6        .6
        1 2  .8666667  .3333333  .8666667  .6666667        .2        .8        .6  .4666667
        1 2        .4  .6666667 .53333336  .3333333  .4666667 .53333336  .3333333        .8
        1 2  .7333333        .4  .9333333 .53333336        .2  .8666667        .4  .7333333
        1 2  .6666667  .4666667  .6666667 .53333336  .4666667  .7333333 .53333336  .6666667
        1 2  .8666667        .4        .8  .4666667        .2        .8        .4  .7333333
        1 2  .7333333  .3333333  .9333333  .4666667        .2        .8        .4  .6666667
        1 2  .4666667 .53333336        .8  .4666667        .4        .6  .4666667  .6666667
        1 2        .6  .4666667        .8 .53333336        .4  .7333333        .6  .6666667
        1 2 .53333336  .4666667  .6666667 .53333336 .26666668  .6666667        .6 .53333336
        1 2  .8666667        .4  .9333333        .6        .4        .8 .53333336        .6
        1 2  .6666667  .6666667  .7333333        .4        .2        .8  .4666667  .6666667
        1 2 .53333336 .53333336  .8666667 .53333336        .6  .7333333        .4        .6
        1 2  .6666667        .6        .6  .4666667  .4666667  .7333333  .4666667        .8
        1 2  .4666667        .6  .6666667        .4        .6        .6        .4  .9333333
        1 2  .6666667  .6666667  .6666667 .53333336  .4666667  .6666667 .53333336        .8
        1 2        .6  .3333333  .7333333  .4666667  .3333333  .7333333  .3333333        .8
        1 2  .4666667        .6 .53333336        .4 .26666668 .53333336  .3333333  .7333333
        1 2  .4666667 .53333336  .6666667  .4666667        .4 .53333336  .4666667  .6666667
        1 2  .7333333        .6        .6        .6        .4  .7333333  .6666667  .4666667
        1 2  .6666667  .4666667  .6666667        .6 .53333336  .6666667        .6        .8
        1 2  .7333333 .53333336  .7333333 .53333336  .4666667        .8        .4        .8
        2 3        .8  .4666667  .7333333  .6666667        .2  .7333333  .7333333        .4
        2 3  .8666667  .3333333        .8  .4666667 .26666668  .8666667  .6666667 .53333336
        2 3  .9333333  .3333333  .8666667  .7333333 .26666668  .8666667        .6  .4666667
        2 3         1  .3333333  .9333333        .6        .2  .8666667  .7333333 .53333336
        2 3         1        .2  .8666667        .6        .2  .8666667        .6 .53333336
        2 3  .8666667  .3333333  .7333333 .53333336 .26666668  .8666667        .6 .53333336
        2 3        .8  .4666667  .7333333        .6        .2        .8  .6666667  .4666667
        2 3  .8666667  .3333333  .9333333  .4666667 .26666668  .8666667        .6  .3333333
        2 3  .9333333 .26666668        .8 .53333336        .2  .8666667        .6        .4
        2 3  .8666667  .3333333  .6666667 .53333336        .2  .7333333        .6  .4666667
        2 3        .8        .4         1  .6666667  .4666667         1  .7333333  .4666667
        2 3         1 .26666668  .9333333        .6        .2        .8  .6666667  .4666667
        2 3  .8666667        .6  .7333333  .6666667        .2  .8666667        .6        .2
        2 3  .9333333  .4666667        .8        .6        .2  .6666667        .6  .4666667
        2 3         1        .2  .8666667  .6666667        .2  .8666667  .6666667  .4666667
        2 3        .8 .26666668  .7333333  .6666667        .2  .7333333        .6        .4
        2 3  .8666667        .4  .6666667 .53333336 .26666668  .6666667  .7333333 .53333336
        2 3         1        .4        .8        .6        .2  .9333333  .6666667  .3333333
        2 3  .8666667  .3333333  .6666667        .6        .2  .7333333        .6        .4
        2 3         1  .3333333        .8  .7333333        .2  .7333333  .7333333  .4666667
        2 4  .9333333  .4666667  .9333333  .6666667        .2        .8        .8  .4666667
        2 4         1  .3333333  .8666667  .7333333        .2  .8666667        .8        .4
        2 4        .8  .6666667  .7333333        .6  .3333333  .8666667        .8        .4
        2 4  .8666667        .4        .8  .6666667 .26666668  .8666667  .7333333        .4
        2 4        .8  .4666667  .7333333  .7333333        .2  .7333333  .6666667  .3333333
        2 4  .9333333        .2         1        .6        .2  .8666667  .6666667  .4666667
        2 4  .9333333 .26666668  .8666667  .6666667 .26666668        .8  .7333333 .53333336
        2 4  .9333333  .4666667        .6 .53333336        .2  .6666667  .6666667  .3333333
        2 4        .8  .3333333  .7333333 .53333336  .3333333        .8  .6666667        .4
        2 4  .8666667        .4        .8  .6666667 .26666668  .8666667  .7333333  .4666667
        2 4        .6  .6666667  .4666667 .53333336        .4        .6 .53333336  .6666667
        2 4  .7333333  .4666667  .6666667        .6        .4  .6666667  .6666667  .4666667
        2 4        .8        .4  .7333333  .6666667 .26666668  .6666667 .53333336  .4666667
        2 4         1  .3333333  .8666667  .7333333        .2  .6666667  .7333333  .4666667
        2 4  .8666667 .53333336  .8666667        .6        .6  .9333333  .7333333        .4
        2 4        .8  .3333333  .7333333        .6        .2  .6666667        .6        .4
        2 4         1        .4        .6  .6666667        .2        .8        .6 .53333336
        2 4  .8666667  .3333333        .8  .6666667        .2  .8666667  .6666667 .53333336
        2 4         1 .53333336  .9333333        .6        .2  .8666667        .6        .6
        2 4  .8666667  .3333333        .8  .4666667        .2  .8666667  .7333333        .4
        2 4  .9333333  .4666667  .8666667        .6 .26666668  .6666667        .6        .4
        3 5  .6666667        .4  .7333333  .6666667        .6 .53333336  .6666667  .7333333
        3 5  .6666667  .4666667  .6666667  .7333333        .6  .6666667  .7333333        .6
        3 5  .7333333        .6  .4666667        .6        .4  .6666667  .7333333  .3333333
        3 5        .6        .6        .6        .6        .6        .6        .6        .6
        3 5        .6 .53333336        .6  .6666667 .53333336        .8  .7333333        .4
        3 5        .8        .4        .6  .6666667        .4  .6666667  .6666667 .53333336
        3 5  .7333333        .4        .8        .8        .2        .6        .8        .6
        3 5  .6666667        .6        .6        .6        .6  .7333333  .7333333  .6666667
        3 5        .8 .53333336  .7333333        .6  .3333333  .7333333  .6666667  .4666667
        end

        Comment


        • #5
          Excellent to see a realistic example and thanks for the appreciation.

          Looking at your data:

          1. Something has to give and I choose following a student's set of scores, so that you can compare (class, teacher) and question distributions. without tracking 100 students individually. Looking for odd (unusual) students would probably come best out of a multivariate analysis.

          2. I note just one student in class 2 with teacher 1: that is either a mistake or too much of a special case to deserve a display for one person. (In practice, anonymity and confidentiality rules may bite here too.)

          3. The decimal scores look like scores/15 and should make more sense plotted as such.

          You have to choose, I guess, between making comparisons between teachers on the same question easier, or the other way round, and I guess the first.

          All that said, I read in the data and played with tabplot (SSC) and stripplot (SSC). Plotting all the data on one display I initially thought of as over-ambitious, but it does seem feasible.

          The tabplot displays are just histograms. In one I added means, at some risk of making the graph too busy. Other summaries are useful too. The stripplots show boxes with medians and quartiles, but all the data too.

          Code:
          clear 
          input byte(class teacher) float(q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8)
          1 1        .8 .53333336        .8        .6        .4  .7333333  .6666667  .4666667
          1 1  .9333333  .3333333  .8666667  .6666667        .2  .7333333        .6  .4666667
          1 1        .8        .6  .7333333  .4666667  .3333333        .8        .6 .53333336
          1 1  .7333333  .3333333        .6  .6666667 .26666668  .8666667  .6666667 .53333336
          1 1        .6  .4666667  .9333333 .53333336  .4666667  .6666667        .4        .6
          1 1        .8  .4666667  .8666667  .6666667        .2  .9333333  .7333333  .4666667
          1 1        .8  .4666667  .8666667        .6 .26666668  .7333333        .6 .53333336
          1 1  .8666667        .4  .7333333        .6        .2  .8666667  .6666667 .53333336
          1 1  .9333333        .4  .8666667  .6666667        .2  .9333333  .6666667  .4666667
          1 1  .9333333 .26666668  .7333333 .53333336        .2  .9333333        .6  .3333333
          1 1  .8666667  .3333333        .6 .53333336 .26666668        .6  .7333333        .4
          1 1  .8666667 .26666668  .7333333  .6666667 .26666668  .7333333  .6666667        .4
          1 1  .9333333        .4  .6666667  .6666667        .2  .7333333  .6666667  .3333333
          1 1         1  .3333333  .7333333  .7333333 .26666668  .8666667  .7333333 .53333336
          1 1  .9333333        .2  .8666667 .53333336 .26666668  .8666667  .7333333        .4
          1 1  .9333333 .26666668  .9333333  .6666667 .26666668         1        .6  .4666667
          1 1        .8 .53333336        .8 .53333336        .4        .8  .6666667  .4666667
          1 1  .6666667        .4  .6666667        .6        .4        .6  .6666667 .53333336
          1 1        .8        .4        .6  .4666667 .26666668 .53333336        .6  .4666667
          1 1  .8666667  .3333333        .8  .6666667 .26666668        .8  .4666667  .4666667
          1 1         1 .26666668  .7333333  .6666667        .2  .9333333  .7333333  .4666667
          1 1         1  .3333333  .9333333  .7333333        .2        .8  .7333333        .4
          1 1        .8  .3333333  .8666667 .53333336  .3333333  .7333333        .6  .4666667
          1 1  .7333333  .4666667        .6 .53333336        .2        .8        .6  .4666667
          1 1         1  .3333333        .8  .6666667        .2  .8666667        .8        .4
          2 1        .6  .3333333  .6666667        .6  .3333333  .7333333        .8 .53333336
          1 2  .7333333 .53333336  .4666667  .4666667  .3333333        .6  .7333333        .4
          1 2 .26666668  .6666667  .8666667        .6        .2        .6        .4         1
          1 2  .6666667 .53333336  .6666667 .53333336  .3333333        .8        .6        .6
          1 2  .8666667  .3333333  .8666667  .6666667        .2        .8        .6  .4666667
          1 2        .4  .6666667 .53333336  .3333333  .4666667 .53333336  .3333333        .8
          1 2  .7333333        .4  .9333333 .53333336        .2  .8666667        .4  .7333333
          1 2  .6666667  .4666667  .6666667 .53333336  .4666667  .7333333 .53333336  .6666667
          1 2  .8666667        .4        .8  .4666667        .2        .8        .4  .7333333
          1 2  .7333333  .3333333  .9333333  .4666667        .2        .8        .4  .6666667
          1 2  .4666667 .53333336        .8  .4666667        .4        .6  .4666667  .6666667
          1 2        .6  .4666667        .8 .53333336        .4  .7333333        .6  .6666667
          1 2 .53333336  .4666667  .6666667 .53333336 .26666668  .6666667        .6 .53333336
          1 2  .8666667        .4  .9333333        .6        .4        .8 .53333336        .6
          1 2  .6666667  .6666667  .7333333        .4        .2        .8  .4666667  .6666667
          1 2 .53333336 .53333336  .8666667 .53333336        .6  .7333333        .4        .6
          1 2  .6666667        .6        .6  .4666667  .4666667  .7333333  .4666667        .8
          1 2  .4666667        .6  .6666667        .4        .6        .6        .4  .9333333
          1 2  .6666667  .6666667  .6666667 .53333336  .4666667  .6666667 .53333336        .8
          1 2        .6  .3333333  .7333333  .4666667  .3333333  .7333333  .3333333        .8
          1 2  .4666667        .6 .53333336        .4 .26666668 .53333336  .3333333  .7333333
          1 2  .4666667 .53333336  .6666667  .4666667        .4 .53333336  .4666667  .6666667
          1 2  .7333333        .6        .6        .6        .4  .7333333  .6666667  .4666667
          1 2  .6666667  .4666667  .6666667        .6 .53333336  .6666667        .6        .8
          1 2  .7333333 .53333336  .7333333 .53333336  .4666667        .8        .4        .8
          2 3        .8  .4666667  .7333333  .6666667        .2  .7333333  .7333333        .4
          2 3  .8666667  .3333333        .8  .4666667 .26666668  .8666667  .6666667 .53333336
          2 3  .9333333  .3333333  .8666667  .7333333 .26666668  .8666667        .6  .4666667
          2 3         1  .3333333  .9333333        .6        .2  .8666667  .7333333 .53333336
          2 3         1        .2  .8666667        .6        .2  .8666667        .6 .53333336
          2 3  .8666667  .3333333  .7333333 .53333336 .26666668  .8666667        .6 .53333336
          2 3        .8  .4666667  .7333333        .6        .2        .8  .6666667  .4666667
          2 3  .8666667  .3333333  .9333333  .4666667 .26666668  .8666667        .6  .3333333
          2 3  .9333333 .26666668        .8 .53333336        .2  .8666667        .6        .4
          2 3  .8666667  .3333333  .6666667 .53333336        .2  .7333333        .6  .4666667
          2 3        .8        .4         1  .6666667  .4666667         1  .7333333  .4666667
          2 3         1 .26666668  .9333333        .6        .2        .8  .6666667  .4666667
          2 3  .8666667        .6  .7333333  .6666667        .2  .8666667        .6        .2
          2 3  .9333333  .4666667        .8        .6        .2  .6666667        .6  .4666667
          2 3         1        .2  .8666667  .6666667        .2  .8666667  .6666667  .4666667
          2 3        .8 .26666668  .7333333  .6666667        .2  .7333333        .6        .4
          2 3  .8666667        .4  .6666667 .53333336 .26666668  .6666667  .7333333 .53333336
          2 3         1        .4        .8        .6        .2  .9333333  .6666667  .3333333
          2 3  .8666667  .3333333  .6666667        .6        .2  .7333333        .6        .4
          2 3         1  .3333333        .8  .7333333        .2  .7333333  .7333333  .4666667
          2 4  .9333333  .4666667  .9333333  .6666667        .2        .8        .8  .4666667
          2 4         1  .3333333  .8666667  .7333333        .2  .8666667        .8        .4
          2 4        .8  .6666667  .7333333        .6  .3333333  .8666667        .8        .4
          2 4  .8666667        .4        .8  .6666667 .26666668  .8666667  .7333333        .4
          2 4        .8  .4666667  .7333333  .7333333        .2  .7333333  .6666667  .3333333
          2 4  .9333333        .2         1        .6        .2  .8666667  .6666667  .4666667
          2 4  .9333333 .26666668  .8666667  .6666667 .26666668        .8  .7333333 .53333336
          2 4  .9333333  .4666667        .6 .53333336        .2  .6666667  .6666667  .3333333
          2 4        .8  .3333333  .7333333 .53333336  .3333333        .8  .6666667        .4
          2 4  .8666667        .4        .8  .6666667 .26666668  .8666667  .7333333  .4666667
          2 4        .6  .6666667  .4666667 .53333336        .4        .6 .53333336  .6666667
          2 4  .7333333  .4666667  .6666667        .6        .4  .6666667  .6666667  .4666667
          2 4        .8        .4  .7333333  .6666667 .26666668  .6666667 .53333336  .4666667
          2 4         1  .3333333  .8666667  .7333333        .2  .6666667  .7333333  .4666667
          2 4  .8666667 .53333336  .8666667        .6        .6  .9333333  .7333333        .4
          2 4        .8  .3333333  .7333333        .6        .2  .6666667        .6        .4
          2 4         1        .4        .6  .6666667        .2        .8        .6 .53333336
          2 4  .8666667  .3333333        .8  .6666667        .2  .8666667  .6666667 .53333336
          2 4         1 .53333336  .9333333        .6        .2  .8666667        .6        .6
          2 4  .8666667  .3333333        .8  .4666667        .2  .8666667  .7333333        .4
          2 4  .9333333  .4666667  .8666667        .6 .26666668  .6666667        .6        .4
          3 5  .6666667        .4  .7333333  .6666667        .6 .53333336  .6666667  .7333333
          3 5  .6666667  .4666667  .6666667  .7333333        .6  .6666667  .7333333        .6
          3 5  .7333333        .6  .4666667        .6        .4  .6666667  .7333333  .3333333
          3 5        .6        .6        .6        .6        .6        .6        .6        .6
          3 5        .6 .53333336        .6  .6666667 .53333336        .8  .7333333        .4
          3 5        .8        .4        .6  .6666667        .4  .6666667  .6666667 .53333336
          3 5  .7333333        .4        .8        .8        .2        .6        .8        .6
          3 5  .6666667        .6        .6        .6        .6  .7333333  .7333333  .6666667
          3 5        .8 .53333336  .7333333        .6  .3333333  .7333333  .6666667  .4666667
          end
          
          egen group = concat(class teacher), p(,) 
          label var group "class and teacher" 
          
          gen id = _n
          reshape long q, i(id) j(question)
          gen Question = "Q." + string(question) 
          gen Q = round(q * 15) 
          label var Q "score /15" 
          
          * ssc inst tabplot 
          tabplot Q group if group != "2,1", yasis horizontal barw(1) by(Question, col(4)) 
          
          egen mean = mean(Q) , by(Question group) 
          egen group2 = group(group) if group != "2,1" 
          replace group2 = group2 - 0.12 
          gen symbol = ">"
          tabplot Q group if group != "2,1", yasis horizontal barw(1) by(Question, col(4)) ///
          addplot(scatter mean group2, ms(none) mla(symbol) mlabpos(0)) 
          
          * ssc inst stripplot
          stripplot Q if group != "2,1", over(group) vertical box(barw(0.9) blcolor(red)) stack centre ///
          by(Question, note("") col(4)) yla(3(2)15, ang(h)) height(0.7) mcolor(blue*0.8)
          Click image for larger version

Name:	lund0.png
Views:	1
Size:	78.6 KB
ID:	1332437


          Click image for larger version

Name:	lund1.png
Views:	1
Size:	79.8 KB
ID:	1332439


          Click image for larger version

Name:	lund2.png
Views:	1
Size:	50.8 KB
ID:	1332438

          Comment


          • #6
            Incidentally, this example highlights that tabplot (SSC) has a small limitation in that with a by() option there isn't a way via the command line to reach in and zap that note in the bottom left-hand corner if you don't like it -- or to change it to something else. I'll work on that. Meanwhile, there is always the Graph Editor.

            Comment


            • #7
              Thank you for the reply. I get what you're doing, but I basically just need the mean score of the specific q1-variable (a scale) on each teacher for each class. There are more teachers and more classes, but I reduced the dataset.

              Comment


              • #8
                So I need each mean of the 8 q-variables on some sort of graph to get an overview of the mean q-scores by teacher by class.

                Comment


                • #9
                  That's a little mundane! Here's one idea. Same input code, some kind of profile plot (many other names).

                  More at http://www.stata-journal.com/sjpdf.h...iclenum=gr0041

                  Code:
                  egen group = concat(class teacher), p(,) 
                  
                  gen id = _n
                  reshape long q, i(id) j(question)
                  gen Question = "Q." + string(question) 
                  gen Q = round(q * 15) 
                  label var Q "score /15" 
                  
                  egen mean = mean(Q) , by(Question group) 
                  label var mean "mean score" 
                  egen group2 = group(group), label 
                  label var group2 "class and teacher" 
                  twoway connected mean group2, sort by(Question, row(2) note("")) ///
                  xla(1/6, grid valuelabel) yla(, ang(h) nogrid)
                  Click image for larger version

Name:	lund4.png
Views:	1
Size:	98.8 KB
ID:	1332465


                  Comment


                  • #10
                    What's left out in plotting just means is not just noise. For example, teacher 2 often yields very marked ranges of opinion.

                    Comment


                    • #11
                      Thanks, Nick. Exactly what I was looking for. I need a way to make "non-statisticians" understand their scores and that last one is perfect. I'll be going to UK this summer - I'll buy you a beer

                      Comment

                      Working...
                      X