R/analisis_muestra.R

In CatitaR/insumoif: Obtención de insumo para determinar IF

#' Title Obtiene los insumos para calcular las IF, cuando se trabaja con datos de la muestra
#'
#' @param base1 base de datos a utilizar
#' @param id identificador de cada unidad
#' @param var1 variable a analizar, sin expandir
#' @param var2 variable a analizar, multiplicada por el factor de expansion
#'
#' @return un data frame, con los descriptivos (n, suma, media, varianza, minimo,
#'   maximo, suma expandida, media expandida) de la variable a analizar,
#'   ademas del folio a eliminar y su respectivo valor de la variable analizada.
#'   Cada fila es un calculo distinto: el primero incluye todas las unidades,
#'   el segundo excluye la unidad con mayor valor, el tercero las dos unidades
#'   con mayor valor, asi sucesivamente hasta llegar a n=1
#' @import dplyr purrr
#' @importFrom rlang .env

#' @export
#'
#' @examples analisis_muestra(base1 = LifeCycleSavings, id = sr, var1 = pop15, var2 = dpi)
analisis_muestra <- function(base1,
                             id,
                             var1,
                             var2) {

  # Variables que utilizaremos en análisis posteriores.
  id_quo <- rlang::enquo(id)
  var1_quo <- rlang::enquo(var1)

  # Nombre de varaibles para base final.
  name_id <- paste0(rlang::as_name(id_quo), '_eliminado')
  name_var1 <- paste0(rlang::as_name(var1_quo), '_eliminado')


  total_act <- analisis_total(base = base1,
                              variable = !!var1_quo)

  df_acumulada_act <- purrr::map_dfr((purrr::accumulate(1:(nrow(base1)-1),
                                                        analisis_mayor,
                                                        variable = !!var1_quo,
                                                        folio = !!id_quo,
                                                        .init = base1)),
                                     'df_stats')

  total_act_e <- analisis_total(base = base1,
                                variable = {{ var2 }})

  df_acumulada_act_e <- purrr::map_dfr((purrr::accumulate(1:(nrow(base1)-1),
                                                          analisis_mayor,
                                                          variable = {{ var2 }},
                                                          folio = !!id_quo,
                                                          .init = base1)),
                                       'df_stats')

  suppressMessages(
    # Para no imprimir mensajes por columnas con nombres duplicados
    df_acumulada <- dplyr::bind_cols(dplyr::bind_rows(total_act,
                                                      df_acumulada_act),
                                     dplyr::bind_rows(total_act_e,
                                                      df_acumulada_act_e),
                                     .name_repair = 'unique')
  )

  # Vector para renombrar variables
  v_rename <- c(n = 1,
                suma = 2,
                media = 3,
                varianza = 4,
                minimo = 5,
                maximo = 6,
                name_id_e = 7,
                name_valor_e = 8,
                suma_exp = 9,
                media_exp = 10)

  # Cambio de nombre según variable.
  names(v_rename)[7] <- name_id
  names(v_rename)[8] <- name_var1

  df_acumulada %>%
    dplyr::select(1:8, 10:11) %>%
    dplyr::rename(.env$v_rename)
}