Radar chart - or something else?

[Rolf Lund]

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:

graph pie Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8

Which is horrible, to say the least.

Thank you for your help!

[Nick Cox]

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

[eric_a_booth]

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

*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)

[Rolf Lund]

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:

graph pie q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8 if class==1 & teacher==1

My data is:

* 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

[Nick Cox]

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.

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)

[Nick Cox]

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.

[Rolf Lund]

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.

[Rolf Lund]

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.

[Nick Cox]

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

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)

[Nick Cox]

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

[Rolf Lund]

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