validacion: Evaluación valores según de rangos de parámetros

In jumanbar/manoSIAR: Datos y Funciones Para Trabajar con el SIA

Evaluación valores según de rangos de parámetros

Description

Crean mensajes de alerta para casos en los que los valores reportados incumplen relgas de validación. v_rango evalúa casos en los que se exceden los rangos normales para los parámetros en cuestión (en base a las tablas rango_param y rango_param_sitio), o a tablas ingresadas por le usuarie); v_lim evalúa los LD y LC en relación a los valores y entre sí; v_rel_param evalúa el cumplimiento de las reglas de validación concernientes a las relaciones entre parámetros (ej.: PT >= PO4; esta y otras reglas evaluadas son las contenidas en la lista rel_param). Las funciones usan internamente v_rango_, v_lim_ y v_rel_param_, respectivamente.

Usage

v_rango(
  .data,
  col.ref = "id_muestra",
  id_matriz = NULL,
  trangos = NULL,
  trangos_sitio = NULL
)

v_lim(.data, col.ref = "id_muestra")

v_rel_param(.data, ...)

## Default S3 method:
v_rel_param(.data, col.ref = "id_muestra")

Arguments

.data	data.frame que debe incluir ciertas columnas. Ver detalles.
col.ref	character. Nombre de la columna que hace de referencia con los datos originales. Ver detalles.
id_matriz	integer, opcional. Si '.data“ no incluye una columna con el id de matriz de los datos, se puede incluir un escalar entero correspondiente a la matriz deseada (ver sia_matriz).
trangos	data.frame, opcional. En caso de que la tabla rango_param no sea adecuada.
trangos_sitio	data.frame, opcional. En caso de que la tabla rango_param_sitio no sea adecuada.

Details

PENDIENTE (TAL VEZ): crear una versión de v_rel_param para trabajar con planillas de vSIA (campo, lab, pd...)

La data.frame .data debe incluir ciertas columnas. Las tres fundamentales para todas las funciones de validación son valor (double; valor reportado para el parámetro), id_muestra (integer; identificador único de cada muestra; ejs.: sia_muestra, datos_sia) e id_parametro (integer: identificador único para cada parámetro; ver sia_parametro). Adicionalmete, v_rango y v_lim necesitan ciertas columnas en .data:

• v_rango id_sitio (integer; identificador único para cada sitio; ver sitio) e id_matriz (integer; identificador único para cada matriz; ver sia_matriz)

• v_lim limite_deteccion (double; límite de detección reportado) y limite_cuantificacion (double; límite de cuantificación reportado)

Respecto al argumento col.ref: normalmente id_muestra es usado. Se asume que cada valor numérico se puede identificar con la columna de referencia y el parámetro en cuestión (i.e.: id_muestra e id_parametro; por ejemplo, datos_sia). En vSIA normalmente se usa "nfila" como referecia.

Sea cual sea el valor de col.ref, los datos en .data deben cumplir con que toda combinación de col.ref e id_parametro sea única.

Value

data.frame con mensajes de error para las combinaciones de col.ref e id_parametro para las que no se cumplen reglas de validación concernientes. Las columnas de esta tabla son:

• id_muestra (o col.ref) (integer): identificador único de cada muestra o dato.

• id_parametro (integer): identificador único para cada parámetro; ver sia_parametro

• mensaje (character): mensaje de generado (busca ser informativo sin ser excesivamente extendido)

• id_tipo_msj (integer): identificador único para cada tipo de mensaje (alerta o error); ver tipo_msj

• id_subtipo_msj (integer): identificador único para cada subtipo de mensaje (independientemente de que sea alerta o error); ver subtipo_msj

Examples

# Con datos (largos):

d <- datos_sia %>%
valores_numericos(filtrar_otros = TRUE, metodo = "basico") %>%
  dplyr::mutate(
    limite_deteccion = as.numeric(siabox:::limpia_num(limite_deteccion)),
    limite_cuantificacion = as.numeric(limpia_num(limite_cuantificacion))
  ) %>%
  dplyr::left_join(
    dplyr::select(sitio, id_sitio, id_matriz, id_estacion = id_interno),
    by = c("id_matriz", "id_estacion")
  ) %>%
  dplyr::select(id_muestra, id_sitio, codigo_pto, fecha_muestra, id_matriz,
                id_parametro, param, valor, limite_deteccion,
                limite_cuantificacion)
msj_rango <- v_rango(d)
msj_lim   <- v_lim(d)
msj_rel_param <- v_rel_param(d)

dplyr::bind_rows(msj_rango, msj_lim, msj_rel_param) %>%
  dplyr::group_by(id_subtipo_msj) %>%
  dplyr::sample_n(1) %>%
  dplyr::left_join(subtipo_msj) %>%
  dplyr::select(mensaje, subtipo)

# En vSIA:
listaPD$datos$`NO3 (mg NO3-N/L)`[11] <- "7,83"
listaPD$datos$`NO2 (mg NO2-N/L)`[10] <- "0,71"
listaPD$datos$`pH (sin unid)`[11] <- "0,66"
listaPD$datos$`PT (µg P/L)`
listaPD$datos$`PO4 (µg PO4-P/L)`[2:3] <- c("39", "50")
listaPD$datos$`OD (mg/L)`[15] <- "119"
listaPD$datos$`SatO2 (%)`[15] <- "9,94"

datos_largo <-
  largo(listaPD$datos, listaPD$ppd) %>%
  valores_numericos(metodo = "basico") %>%
  dplyr::mutate(
    limite_deteccion = as.numeric(siabox:::limpia_num(limite_deteccion)),
    limite_cuantificacion = as.numeric(limpia_num(limite_cuantificacion))
  ) %>%
  # dplyr::filter(id_tipo_dato == 1L) %>%
  dplyr::left_join(sia_parametro[c(1, 4)], by = "id_parametro") %>%
  dplyr::left_join(
    dplyr::filter(sia_estacion, prog_monitoreo == 13L) %>%
      dplyr::select(Estacion = codigo_pto, id_estacion = id),
    by = "Estacion"
  ) %>%
  dplyr::left_join(
    dplyr::filter(sitio, id_matriz == 6L, id_fuente == 1L) %>%
      dplyr::select(id_sitio, id_matriz, id_estacion = id_interno),
    by = "id_estacion"
  ) %>%
  dplyr::select(nfila, id_sitio, Estacion,
                Fecha, id_matriz, id_parametro,
                nombre_clave, valor,
                limite_deteccion, limite_cuantificacion)

v_rango(datos_largo, "nfila")
v_lim(datos_largo, "nfila")
v_rel_param(datos_largo, "nfila")

jumanbar/manoSIAR documentation built on April 25, 2022, 1:35 p.m.