R/agreguj_wskazniki_1rm.R
In tzoltak/MLASZdane: Pakiet do zlaczania danych na potrzeby projektu MLEZAiMD
Defines functions
agreguj_wskazniki_1rm_szk_branza
agreguj_wskazniki_1rm_szk
agreguj_wskazniki_1rm
Documented in
agreguj_wskazniki_1rm
agreguj_wskazniki_1rm_szk
agreguj_wskazniki_1rm_szk_branza
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie zagregowanym
#' @description Funkcja oblicza wartości wskaźników na poziomie zagregowanym
#' na podstawie ramki danych ze wskaźnikami z poziomu indywidualnego
#' (zwrócnej przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}).
#' @param wskazniki ramka danych ze wskaźnikami na poziomie idywidualnym
#' zwracana przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}
#' @param grupy ramka danych zawierająca definicje podziałów na grupy -
#' np. zwrócona przez funkcję \code{\link{utworz_grupowanie_ze_zmiennej}}
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{agreguj_wskazniki}} oraz przekazywane do niej funkcje,
#' używane do obliczania konkretnych wskaźników zagregowanych:
#' \itemize{
#' \item{\code{\link{liczba_zbadanych}},}
#' \item{\code{\link{liczba_kobiet}},}
#' \item{\code{\link{liczba_szkol}},}
#' \item{\code{\link{zawody}},}
#' \item{\code{\link{praca_nauka}},}
#' \item{\code{\link{egz_zaw_zdawalnosc}},}
#' \item{\code{\link{matura_zdawalnosc}},}
#' \item{\code{\link{praca_przed_ukonczeniem_szkoly}},}
#' \item{\code{\link{praca_czas_rozp}},}
#' \item{\code{\link{praca_forma}},}
#' \item{\code{\link{praca_forma2}},}
#' \item{\code{\link{praca_zamieszkanie}},}
#' \item{\code{\link{praca_zgodna_z_wyksztalceniem}},}
#' \item{\code{\link{praca_zarobki}},}
#' \item{\code{\link{praca_spelnienie_oczekiwan}},}
#' \item{\code{\link{bezrobocie}},}
#' \item{\code{\link{czas_agregacja}},}
#' \item{\code{\link{czas_rozklad}},}
#' \item{\code{\link{nauka}},}
#' \item{\code{\link{studia_gdzie}},}
#' \item{\code{\link{studia_odplatnosc}},}
#' \item{\code{\link{studia_tryb}}.}
#' }
#' @export
#' @importFrom rlang ensyms
#' @importFrom dplyr .data %>% do group_by ungroup
agreguj_wskazniki_1rm = function(wskazniki, grupy) {
stopifnot(is.data.frame(wskazniki),
is.data.frame(grupy))
nazwy = c("SZK_kod", 'SZK_powiat', 'UCZ_zawod', 'UCZ_plec',
'matura_zdana', 'egz_zaw_zdany',
'pio1_pierwsza', 'pio4_pierwsza', 'pi5_pierwsza',
'praca_czas_rozp_pierwsza',
'praca_przed_ukonczeniem_szkoly_pierwsza',
'pg2gh.1_pierwsza', 'pg2gh.2_pierwsza', 'pg2gh.3_pierwsza',
'pg2gh.4_pierwsza', 'pg2gh.5_pierwsza', 'pg2gh.6_pierwsza',
'pg2gh.7_pierwsza', 'pg2gh.8_pierwsza', 'pg2gh.9_pierwsza',
'pg2i.1_pierwsza', 'pg2i.2_pierwsza', 'pg2i.3_pierwsza',
'pg2i.9_pierwsza',
'pio1_ostatnia', 'pio4_ostatnia', 'po5_ostatnia',
'po6_1_ostatnia', 'po6_2_ostatnia', 'po6_3_ostatnia',
'po6_4_ostatnia', 'po6_5_ostatnia', 'po6_6_ostatnia',
'pg2gh.1_ostatnia', 'pg2gh.2_ostatnia', 'pg2gh.3_ostatnia',
'pg2gh.4_ostatnia', 'pg2gh.5_ostatnia', 'pg2gh.6_ostatnia',
'pg2gh.7_ostatnia', 'pg2gh.8_ostatnia', 'pg2gh.9_ostatnia',
'pg2i.1_ostatnia', 'pg2i.2_ostatnia', 'pg2i.3_ostatnia',
'pg2i.9_ostatnia',
'pg2gh.1_6m', 'pg2gh.2_6m', 'pg2gh.3_6m', 'pg2gh.4_6m', 'pg2gh.5_6m',
'pg2gh.6_6m', 'pg2gh.7_6m', 'pg2gh.8_6m', 'pg2gh.9_6m',
'pg2i.1_6m', 'pg2i.2_6m', 'pg2i.3_6m', 'pg2i.9_6m',
'pg2gh.1_9m', 'pg2gh.2_9m', 'pg2gh.3_9m', 'pg2gh.4_9m', 'pg2gh.5_9m',
'pg2gh.6_9m', 'pg2gh.7_9m', 'pg2gh.8_9m', 'pg2gh.9_9m',
'pg2i.1_9m', 'pg2i.2_9m', 'pg2i.3_9m', 'pg2i.9_9m',
'praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m', 'praca_czas_gdy_nauka_p9m',
'praca_czas_p9m',
'praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m',
'praca_czas_gdy_nauka_uop_p9m', 'praca_czas_uop_p9m',
'bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m',
'bezrobocie_czas_gdy_nauka_p9m', 'bezrobocie_czas_p9m',
'bezrobocie_1m', 'bezrobocie_2m', 'bezrobocie_3m',
'bezrobocie_4m', 'bezrobocie_5m', 'bezrobocie_6m',
'bezrobocie_7m', 'bezrobocie_8m', 'bezrobocie_9m',
'nauka_6m', 'nauka_platna_6m', 'nauka_9m', 'nauka_platna_9m',
'studia_kierunek_pierwsze', 'studia_uczelnia_pierwsze',
'studia_bezplatne_pierwsze', 'studia_tryb_pierwsze',
'praca_nauka_0m', 'praca_nauka_1m', 'praca_nauka_2m',
'praca_nauka_3m', 'praca_nauka_4m', 'praca_nauka_5m',
'praca_nauka_6m', 'praca_nauka_7m', 'praca_nauka_8m',
'praca_nauka_9m',
'powiat_bezrobocie_1m', 'powiat_bezrobocie_2m',
'powiat_bezrobocie_3m', 'powiat_bezrobocie_4m',
'powiat_bezrobocie_5m', 'powiat_bezrobocie_6m',
'powiat_bezrobocie_7m', 'powiat_bezrobocie_8m',
'powiat_bezrobocie_9m', 'powiat_sr_wynagrodzenia_0r')
sprawdz_nazwy(names(wskazniki), nazwy)
wskazniki = agreguj_wskazniki(
wskazniki, grupy,
liczba_zbadanych = liczba_zbadanych(.data),
liczba_zbadanych_kobiet = liczba_kobiet(.data),
liczba_szkol = liczba_szkol(.data),
zawody = zawody(.data),
praca_nauka_0m = praca_nauka(.data, "_0m"),
praca_nauka_1m = praca_nauka(.data, "_1m"),
praca_nauka_2m = praca_nauka(.data, "_2m"),
praca_nauka_3m = praca_nauka(.data, "_3m"),
praca_nauka_4m = praca_nauka(.data, "_4m"),
praca_nauka_5m = praca_nauka(.data, "_5m"),
praca_nauka_6m = praca_nauka(.data, "_6m"),
praca_nauka_7m = praca_nauka(.data, "_7m"),
praca_nauka_8m = praca_nauka(.data, "_8m"),
praca_nauka_9m = praca_nauka(.data, "_9m"),
egz_zaw_zdawalnosc = egz_zaw_zdawalnosc(.data),
matura_zdawalnosc = matura_zdawalnosc(.data),
praca_przed_ukonczeniem_szkoly = praca_przed_ukonczeniem_szkoly(.data),
praca_czas_rozp = praca_czas_rozp(.data),
praca_forma_pierwsza = praca_forma(.data, "_pierwsza"),
praca_forma_ostatnia = praca_forma(.data, "_ostatnia"),
praca_forma2_pierwsza = praca_forma2(.data, "_pierwsza"),
praca_forma_6m = praca_forma(.data, "_6m"),
praca_forma_9m = praca_forma(.data, "_9m"),
praca_forma2_6m = praca_forma2(.data, "_6m"),
praca_forma2_9m = praca_forma2(.data, "_9m"),
praca_forma2_bu_6m = praca_forma2(filter(.data, .data$praca_nauka_6m %in% "tylko praca"), "_6m"),
praca_forma2_bu_9m = praca_forma2(filter(.data, .data$praca_nauka_9m %in% "tylko praca"), "_9m"),
praca_zamieszkanie_pierwsza = praca_zamieszkanie(.data, "_pierwsza"),
praca_zamieszkanie_ostatnia = praca_zamieszkanie(.data, "_ostatnia"),
praca_zamieszkanie_6m = praca_zamieszkanie(.data, "_6m"),
praca_zamieszkanie_9m = praca_zamieszkanie(.data, "_9m"),
praca_zgodna_z_wyksztalceniem_pierwsza = praca_zgodna_z_wyksztalceniem(.data, "_pierwsza"),
praca_zgodna_z_wyksztalceniem_ostatnia = praca_zgodna_z_wyksztalceniem(.data, "_ostatnia"),
praca_zarobki_pierwsza = praca_zarobki(.data, "_pierwsza", "_0r"),
praca_zarobki_ostatnia = praca_zarobki(.data, "_ostatnia", "_0r"),
praca_spelnienie_oczekiwan_ostatnia = praca_spelnienie_oczekiwan(.data, "_ostatnia"),
praca_czas_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "praca_czas_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 1 / 9) + 0.01),
paste0(0:9, c(" miesięcy", " miesiąc", rep(" miesięce", 3),
rep(" miesięcy", 5)))),
praca_czas_uop_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "praca_czas_uop_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 1 / 9) + 0.01),
paste0(0:9, c(" miesięcy", " miesiąc", rep(" miesięce", 3),
rep(" miesięcy", 5)))),
praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 0.2)),
paste0(100 * seq(0, 1, by = 0.2), "% okresu")),
praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 0.2)),
paste0(100 * seq(0, 1, by = 0.2), "% okresu")),
bezrobocie_czas_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "bezrobocie_czas_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 1 / 9) + 0.01),
paste0(0:9, c(" miesięcy", " miesiąc", rep(" miesięce", 3),
rep(" miesięcy", 5)))),
bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 0.2)),
paste0(100 * seq(0, 1, by = 0.2), "% okresu")),
praca_czas_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_p9m"),
praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m"),
praca_czas_gdy_nauka_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_gdy_nauka_p9m"),
praca_czas_uop_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_uop_p9m"),
praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m"),
praca_czas_gdy_nauka_uop_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_gdy_nauka_uop_p9m"),
bezrobocie_czas_p9m = czas_agregacja(.data, "bezrobocie_czas_p9m"),
bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m = czas_agregacja(.data, "bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m"),
bezrobocie_czas_gdy_nauka_p9m = czas_agregacja(.data, "bezrobocie_czas_gdy_nauka_p9m"),
bezrobocie_1m = bezrobocie(.data, "_1m"),
bezrobocie_2m = bezrobocie(.data, "_2m"),
bezrobocie_3m = bezrobocie(.data, "_3m"),
bezrobocie_4m = bezrobocie(.data, "_4m"),
bezrobocie_5m = bezrobocie(.data, "_5m"),
bezrobocie_6m = bezrobocie(.data, "_6m"),
bezrobocie_7m = bezrobocie(.data, "_7m"),
bezrobocie_8m = bezrobocie(.data, "_8m"),
bezrobocie_9m = bezrobocie(.data, "_9m"),
nauka_6m = nauka(.data, "_6m"),
nauka_9m = nauka(.data, "_9m"),
studia_gdzie_pierwsze = studia_gdzie(.data, "_pierwsze"),
studia_odplatnosc_pierwsze = studia_odplatnosc(.data, "_pierwsze"),
studia_tryb_pierwsze = studia_tryb(.data, "_pierwsze"))
return(wskazniki)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie zagregowanym
#' @description Funkcja oblicza wartości wskaźników na poziomie szkoły
#' na podstawie ramki danych ze wskaźnikami z poziomu indywidualnego
#' (zwrócnej przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}).
#' @param wskazniki ramka danych ze wskaźnikami na poziomie idywidualnym
#' zwracana przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}
#' @param progAnonimizacji liczba - wskazniki obliczone na podstawie
#' mniejszej liczby badanych zostaną zamienione na braki danych
#' (p. \code{\link{anonimizuj_wskazniki}})
#' @param wykluczGrupeZGrupyOdniesienia wartość logiczna - czy obserwacje
#' z analizowanej grupy powinny zostać wykluczone z grupy odniesienia
#' @return lista dwóch ramek danych:
#' \itemize{
#' \item{\code{grupy} - ramka danych zawierająca wskaźniki obliczone dla
#' poszczególnych grup,}
#' \item{\code{grupyOdniesienia} - ramka danych zawierająca wskaźniki
#' obliczone dla odpowiadających im grup odniesienia.}
#' }
#' @seealso \code{\link{agreguj_wskazniki_1rm}}
#' i code{\link{utworz_grupowanie_ze_zmiennej}}, które wykonują większość pracy
#' @importFrom dplyr %>% .data mutate
#' @export
agreguj_wskazniki_1rm_szk = function(wskazniki, progAnonimizacji = 10,
wykluczGrupeZGrupyOdniesienia = FALSE) {
stopifnot(is.data.frame(wskazniki),
is.null(progAnonimizacji) | is.numeric(progAnonimizacji))
sprawdz_nazwy(names(wskazniki),
c("SZK_kod", "SZK_typ"))
if (!is.null(progAnonimizacji)) {
stopifnot(progAnonimizacji > 1)
}
wskazniki = wskazniki %>%
agreguj_wskazniki_1rm(
utworz_grupowanie_ze_zmiennej(wskazniki, "SZK_kod", "SZK_typ",
wykluczGrupeZGrupyOdniesienia))
wskazniki$grupy = wskazniki$grupy %>%
mutate(GRUPA_kod = paste0("typ_szk_", as.numeric(factor(.data$SZK_typ))))
wskazniki$grupyOdniesienia = wskazniki$grupyOdniesienia %>%
mutate(GRUPA_kod = paste0("typ_szk_", as.numeric(factor(.data$SZK_typ))),
GRUPA_nazwa =
case_when(grepl("policealna", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych szkół policealnych (ponadgimnazjalnych)",
grepl("Technikum", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych techników",
grepl("Zasadnicza", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych zasadniczych szkół zawodowowych"))
if (!is.null(progAnonimizacji)) {
wskazniki$grupy = anonimizuj_wskazniki(wskazniki$grupy, progAnonimizacji)
wskazniki$grupyOdniesienia = anonimizuj_wskazniki(wskazniki$grupyOdniesienia,
progAnonimizacji)
}
return(wskazniki)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie zagregowanym
#' @description Funkcja oblicza wartości wskaźników na poziomie branży
#' w ramach szkoły na podstawie ramki danych ze wskaźnikami z poziomu
#' indywidualnego (zwrócnej przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}).
#' @param wskazniki ramka danych ze wskaźnikami na poziomie idywidualnym
#' zwracana przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}
#' @param progAnonimizacji liczba - wskazniki obliczone na podstawie
#' mniejszej liczby badanych zostaną zamienione na braki danych
#' (p. \code{\link{anonimizuj_wskazniki}})
#' @param wykluczGrupeZGrupyOdniesienia wartość logiczna - czy obserwacje
#' z analizowanej grupy powinny zostać wykluczone z grupy odniesienia
#' @return lista dwóch ramek danych:
#' \itemize{
#' \item{\code{grupy} - ramka danych zawierająca wskaźniki obliczone dla
#' poszczególnych grup,}
#' \item{\code{grupyOdniesienia} - ramka danych zawierająca wskaźniki
#' obliczone dla odpowiadających im grup odniesienia.}
#' }
#' @seealso \code{\link{agreguj_wskazniki_1rm}}
#' i code{\link{utworz_grupowanie_ze_zmiennej}}, które wykonują większość pracy
#' @importFrom dplyr %>% .data mutate
#' @export
agreguj_wskazniki_1rm_szk_branza = function(wskazniki, progAnonimizacji = 10,
wykluczGrupeZGrupyOdniesienia = FALSE) {
stopifnot(is.data.frame(wskazniki),
is.null(progAnonimizacji) | is.numeric(progAnonimizacji))
sprawdz_nazwy(names(wskazniki),
c("SZK_typ", "SZK_kod", "UCZ_branza"))
if (!is.null(progAnonimizacji)) {
stopifnot(progAnonimizacji > 1)
}
wskazniki = wskazniki %>%
mutate(SZK_kod_branza = paste(.data$SZK_kod, .data$UCZ_branza),
SZK_typ_branza = paste(.data$SZK_typ, .data$UCZ_branza))
wskazniki = wskazniki %>%
agreguj_wskazniki_1rm(
utworz_grupowanie_ze_zmiennej(wskazniki, "SZK_kod_branza", "SZK_typ_branza",
wykluczGrupeZGrupyOdniesienia,
"SZK_kod", "SZK_typ", "UCZ_branza"))
wskazniki$grupy = wskazniki$grupy %>%
mutate(GRUPA_kod = paste0("typ_szk_", as.numeric(factor(.data$SZK_typ)),
"_b", as.numeric(factor(.data$UCZ_branza))),
SZK_kod = paste0(.data$SZK_kod, "_b", as.numeric(factor(.data$UCZ_branza))))
wskazniki$grupyOdniesienia = wskazniki$grupyOdniesienia %>%
mutate(GRUPA_kod = paste0("typ_szk_", as.numeric(factor(.data$SZK_typ))),
GRUPA_nazwa =
case_when(grepl("policealna", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych szkół policealnych (ponadgimnazjalnych)",
grepl("Technikum", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych techników",
grepl("Zasadnicza", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych zasadniczych szkół zawodowowych"))
if (!is.null(progAnonimizacji)) {
wskazniki$grupy = anonimizuj_wskazniki(wskazniki$grupy, progAnonimizacji)
wskazniki$grupyOdniesienia = anonimizuj_wskazniki(wskazniki$grupyOdniesienia,
progAnonimizacji)
}
return(wskazniki)
}
tzoltak/MLASZdane documentation built on Aug. 10, 2021, 11:59 a.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Defines functions agreguj_wskazniki_1rm_szk_branza agreguj_wskazniki_1rm_szk agreguj_wskazniki_1rm
Documented in agreguj_wskazniki_1rm agreguj_wskazniki_1rm_szk agreguj_wskazniki_1rm_szk_branza
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie zagregowanym
#' @description Funkcja oblicza wartości wskaźników na poziomie zagregowanym
#' na podstawie ramki danych ze wskaźnikami z poziomu indywidualnego
#' (zwrócnej przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}).
#' @param wskazniki ramka danych ze wskaźnikami na poziomie idywidualnym
#' zwracana przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}
#' @param grupy ramka danych zawierająca definicje podziałów na grupy -
#' np. zwrócona przez funkcję \code{\link{utworz_grupowanie_ze_zmiennej}}
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{agreguj_wskazniki}} oraz przekazywane do niej funkcje,
#' używane do obliczania konkretnych wskaźników zagregowanych:
#' \itemize{
#' \item{\code{\link{liczba_zbadanych}},}
#' \item{\code{\link{liczba_kobiet}},}
#' \item{\code{\link{liczba_szkol}},}
#' \item{\code{\link{zawody}},}
#' \item{\code{\link{praca_nauka}},}
#' \item{\code{\link{egz_zaw_zdawalnosc}},}
#' \item{\code{\link{matura_zdawalnosc}},}
#' \item{\code{\link{praca_przed_ukonczeniem_szkoly}},}
#' \item{\code{\link{praca_czas_rozp}},}
#' \item{\code{\link{praca_forma}},}
#' \item{\code{\link{praca_forma2}},}
#' \item{\code{\link{praca_zamieszkanie}},}
#' \item{\code{\link{praca_zgodna_z_wyksztalceniem}},}
#' \item{\code{\link{praca_zarobki}},}
#' \item{\code{\link{praca_spelnienie_oczekiwan}},}
#' \item{\code{\link{bezrobocie}},}
#' \item{\code{\link{czas_agregacja}},}
#' \item{\code{\link{czas_rozklad}},}
#' \item{\code{\link{nauka}},}
#' \item{\code{\link{studia_gdzie}},}
#' \item{\code{\link{studia_odplatnosc}},}
#' \item{\code{\link{studia_tryb}}.}
#' }
#' @export
#' @importFrom rlang ensyms
#' @importFrom dplyr .data %>% do group_by ungroup
agreguj_wskazniki_1rm = function(wskazniki, grupy) {
stopifnot(is.data.frame(wskazniki),
is.data.frame(grupy))
nazwy = c("SZK_kod", 'SZK_powiat', 'UCZ_zawod', 'UCZ_plec',
'matura_zdana', 'egz_zaw_zdany',
'pio1_pierwsza', 'pio4_pierwsza', 'pi5_pierwsza',
'praca_czas_rozp_pierwsza',
'praca_przed_ukonczeniem_szkoly_pierwsza',
'pg2gh.1_pierwsza', 'pg2gh.2_pierwsza', 'pg2gh.3_pierwsza',
'pg2gh.4_pierwsza', 'pg2gh.5_pierwsza', 'pg2gh.6_pierwsza',
'pg2gh.7_pierwsza', 'pg2gh.8_pierwsza', 'pg2gh.9_pierwsza',
'pg2i.1_pierwsza', 'pg2i.2_pierwsza', 'pg2i.3_pierwsza',
'pg2i.9_pierwsza',
'pio1_ostatnia', 'pio4_ostatnia', 'po5_ostatnia',
'po6_1_ostatnia', 'po6_2_ostatnia', 'po6_3_ostatnia',
'po6_4_ostatnia', 'po6_5_ostatnia', 'po6_6_ostatnia',
'pg2gh.1_ostatnia', 'pg2gh.2_ostatnia', 'pg2gh.3_ostatnia',
'pg2gh.4_ostatnia', 'pg2gh.5_ostatnia', 'pg2gh.6_ostatnia',
'pg2gh.7_ostatnia', 'pg2gh.8_ostatnia', 'pg2gh.9_ostatnia',
'pg2i.1_ostatnia', 'pg2i.2_ostatnia', 'pg2i.3_ostatnia',
'pg2i.9_ostatnia',
'pg2gh.1_6m', 'pg2gh.2_6m', 'pg2gh.3_6m', 'pg2gh.4_6m', 'pg2gh.5_6m',
'pg2gh.6_6m', 'pg2gh.7_6m', 'pg2gh.8_6m', 'pg2gh.9_6m',
'pg2i.1_6m', 'pg2i.2_6m', 'pg2i.3_6m', 'pg2i.9_6m',
'pg2gh.1_9m', 'pg2gh.2_9m', 'pg2gh.3_9m', 'pg2gh.4_9m', 'pg2gh.5_9m',
'pg2gh.6_9m', 'pg2gh.7_9m', 'pg2gh.8_9m', 'pg2gh.9_9m',
'pg2i.1_9m', 'pg2i.2_9m', 'pg2i.3_9m', 'pg2i.9_9m',
'praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m', 'praca_czas_gdy_nauka_p9m',
'praca_czas_p9m',
'praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m',
'praca_czas_gdy_nauka_uop_p9m', 'praca_czas_uop_p9m',
'bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m',
'bezrobocie_czas_gdy_nauka_p9m', 'bezrobocie_czas_p9m',
'bezrobocie_1m', 'bezrobocie_2m', 'bezrobocie_3m',
'bezrobocie_4m', 'bezrobocie_5m', 'bezrobocie_6m',
'bezrobocie_7m', 'bezrobocie_8m', 'bezrobocie_9m',
'nauka_6m', 'nauka_platna_6m', 'nauka_9m', 'nauka_platna_9m',
'studia_kierunek_pierwsze', 'studia_uczelnia_pierwsze',
'studia_bezplatne_pierwsze', 'studia_tryb_pierwsze',
'praca_nauka_0m', 'praca_nauka_1m', 'praca_nauka_2m',
'praca_nauka_3m', 'praca_nauka_4m', 'praca_nauka_5m',
'praca_nauka_6m', 'praca_nauka_7m', 'praca_nauka_8m',
'praca_nauka_9m',
'powiat_bezrobocie_1m', 'powiat_bezrobocie_2m',
'powiat_bezrobocie_3m', 'powiat_bezrobocie_4m',
'powiat_bezrobocie_5m', 'powiat_bezrobocie_6m',
'powiat_bezrobocie_7m', 'powiat_bezrobocie_8m',
'powiat_bezrobocie_9m', 'powiat_sr_wynagrodzenia_0r')
sprawdz_nazwy(names(wskazniki), nazwy)
wskazniki = agreguj_wskazniki(
wskazniki, grupy,
liczba_zbadanych = liczba_zbadanych(.data),
liczba_zbadanych_kobiet = liczba_kobiet(.data),
liczba_szkol = liczba_szkol(.data),
zawody = zawody(.data),
praca_nauka_0m = praca_nauka(.data, "_0m"),
praca_nauka_1m = praca_nauka(.data, "_1m"),
praca_nauka_2m = praca_nauka(.data, "_2m"),
praca_nauka_3m = praca_nauka(.data, "_3m"),
praca_nauka_4m = praca_nauka(.data, "_4m"),
praca_nauka_5m = praca_nauka(.data, "_5m"),
praca_nauka_6m = praca_nauka(.data, "_6m"),
praca_nauka_7m = praca_nauka(.data, "_7m"),
praca_nauka_8m = praca_nauka(.data, "_8m"),
praca_nauka_9m = praca_nauka(.data, "_9m"),
egz_zaw_zdawalnosc = egz_zaw_zdawalnosc(.data),
matura_zdawalnosc = matura_zdawalnosc(.data),
praca_przed_ukonczeniem_szkoly = praca_przed_ukonczeniem_szkoly(.data),
praca_czas_rozp = praca_czas_rozp(.data),
praca_forma_pierwsza = praca_forma(.data, "_pierwsza"),
praca_forma_ostatnia = praca_forma(.data, "_ostatnia"),
praca_forma2_pierwsza = praca_forma2(.data, "_pierwsza"),
praca_forma_6m = praca_forma(.data, "_6m"),
praca_forma_9m = praca_forma(.data, "_9m"),
praca_forma2_6m = praca_forma2(.data, "_6m"),
praca_forma2_9m = praca_forma2(.data, "_9m"),
praca_forma2_bu_6m = praca_forma2(filter(.data, .data$praca_nauka_6m %in% "tylko praca"), "_6m"),
praca_forma2_bu_9m = praca_forma2(filter(.data, .data$praca_nauka_9m %in% "tylko praca"), "_9m"),
praca_zamieszkanie_pierwsza = praca_zamieszkanie(.data, "_pierwsza"),
praca_zamieszkanie_ostatnia = praca_zamieszkanie(.data, "_ostatnia"),
praca_zamieszkanie_6m = praca_zamieszkanie(.data, "_6m"),
praca_zamieszkanie_9m = praca_zamieszkanie(.data, "_9m"),
praca_zgodna_z_wyksztalceniem_pierwsza = praca_zgodna_z_wyksztalceniem(.data, "_pierwsza"),
praca_zgodna_z_wyksztalceniem_ostatnia = praca_zgodna_z_wyksztalceniem(.data, "_ostatnia"),
praca_zarobki_pierwsza = praca_zarobki(.data, "_pierwsza", "_0r"),
praca_zarobki_ostatnia = praca_zarobki(.data, "_ostatnia", "_0r"),
praca_spelnienie_oczekiwan_ostatnia = praca_spelnienie_oczekiwan(.data, "_ostatnia"),
praca_czas_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "praca_czas_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 1 / 9) + 0.01),
paste0(0:9, c(" miesięcy", " miesiąc", rep(" miesięce", 3),
rep(" miesięcy", 5)))),
praca_czas_uop_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "praca_czas_uop_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 1 / 9) + 0.01),
paste0(0:9, c(" miesięcy", " miesiąc", rep(" miesięce", 3),
rep(" miesięcy", 5)))),
praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 0.2)),
paste0(100 * seq(0, 1, by = 0.2), "% okresu")),
praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 0.2)),
paste0(100 * seq(0, 1, by = 0.2), "% okresu")),
bezrobocie_czas_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "bezrobocie_czas_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 1 / 9) + 0.01),
paste0(0:9, c(" miesięcy", " miesiąc", rep(" miesięce", 3),
rep(" miesięcy", 5)))),
bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m_rozklad =
czas_rozklad(.data, "bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m",
c(-Inf, seq(0, 1, by = 0.2)),
paste0(100 * seq(0, 1, by = 0.2), "% okresu")),
praca_czas_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_p9m"),
praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m"),
praca_czas_gdy_nauka_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_gdy_nauka_p9m"),
praca_czas_uop_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_uop_p9m"),
praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m"),
praca_czas_gdy_nauka_uop_p9m = czas_agregacja(.data, "praca_czas_gdy_nauka_uop_p9m"),
bezrobocie_czas_p9m = czas_agregacja(.data, "bezrobocie_czas_p9m"),
bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m = czas_agregacja(.data, "bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m"),
bezrobocie_czas_gdy_nauka_p9m = czas_agregacja(.data, "bezrobocie_czas_gdy_nauka_p9m"),
bezrobocie_1m = bezrobocie(.data, "_1m"),
bezrobocie_2m = bezrobocie(.data, "_2m"),
bezrobocie_3m = bezrobocie(.data, "_3m"),
bezrobocie_4m = bezrobocie(.data, "_4m"),
bezrobocie_5m = bezrobocie(.data, "_5m"),
bezrobocie_6m = bezrobocie(.data, "_6m"),
bezrobocie_7m = bezrobocie(.data, "_7m"),
bezrobocie_8m = bezrobocie(.data, "_8m"),
bezrobocie_9m = bezrobocie(.data, "_9m"),
nauka_6m = nauka(.data, "_6m"),
nauka_9m = nauka(.data, "_9m"),
studia_gdzie_pierwsze = studia_gdzie(.data, "_pierwsze"),
studia_odplatnosc_pierwsze = studia_odplatnosc(.data, "_pierwsze"),
studia_tryb_pierwsze = studia_tryb(.data, "_pierwsze"))
return(wskazniki)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie zagregowanym
#' @description Funkcja oblicza wartości wskaźników na poziomie szkoły
#' na podstawie ramki danych ze wskaźnikami z poziomu indywidualnego
#' (zwrócnej przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}).
#' @param wskazniki ramka danych ze wskaźnikami na poziomie idywidualnym
#' zwracana przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}
#' @param progAnonimizacji liczba - wskazniki obliczone na podstawie
#' mniejszej liczby badanych zostaną zamienione na braki danych
#' (p. \code{\link{anonimizuj_wskazniki}})
#' @param wykluczGrupeZGrupyOdniesienia wartość logiczna - czy obserwacje
#' z analizowanej grupy powinny zostać wykluczone z grupy odniesienia
#' @return lista dwóch ramek danych:
#' \itemize{
#' \item{\code{grupy} - ramka danych zawierająca wskaźniki obliczone dla
#' poszczególnych grup,}
#' \item{\code{grupyOdniesienia} - ramka danych zawierająca wskaźniki
#' obliczone dla odpowiadających im grup odniesienia.}
#' }
#' @seealso \code{\link{agreguj_wskazniki_1rm}}
#' i code{\link{utworz_grupowanie_ze_zmiennej}}, które wykonują większość pracy
#' @importFrom dplyr %>% .data mutate
#' @export
agreguj_wskazniki_1rm_szk = function(wskazniki, progAnonimizacji = 10,
wykluczGrupeZGrupyOdniesienia = FALSE) {
stopifnot(is.data.frame(wskazniki),
is.null(progAnonimizacji) | is.numeric(progAnonimizacji))
sprawdz_nazwy(names(wskazniki),
c("SZK_kod", "SZK_typ"))
if (!is.null(progAnonimizacji)) {
stopifnot(progAnonimizacji > 1)
}
wskazniki = wskazniki %>%
agreguj_wskazniki_1rm(
utworz_grupowanie_ze_zmiennej(wskazniki, "SZK_kod", "SZK_typ",
wykluczGrupeZGrupyOdniesienia))
wskazniki$grupy = wskazniki$grupy %>%
mutate(GRUPA_kod = paste0("typ_szk_", as.numeric(factor(.data$SZK_typ))))
wskazniki$grupyOdniesienia = wskazniki$grupyOdniesienia %>%
mutate(GRUPA_kod = paste0("typ_szk_", as.numeric(factor(.data$SZK_typ))),
GRUPA_nazwa =
case_when(grepl("policealna", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych szkół policealnych (ponadgimnazjalnych)",
grepl("Technikum", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych techników",
grepl("Zasadnicza", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych zasadniczych szkół zawodowowych"))
if (!is.null(progAnonimizacji)) {
wskazniki$grupy = anonimizuj_wskazniki(wskazniki$grupy, progAnonimizacji)
wskazniki$grupyOdniesienia = anonimizuj_wskazniki(wskazniki$grupyOdniesienia,
progAnonimizacji)
}
return(wskazniki)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie zagregowanym
#' @description Funkcja oblicza wartości wskaźników na poziomie branży
#' w ramach szkoły na podstawie ramki danych ze wskaźnikami z poziomu
#' indywidualnego (zwrócnej przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}).
#' @param wskazniki ramka danych ze wskaźnikami na poziomie idywidualnym
#' zwracana przez funkcję \code{\link{oblicz_wskazniki_ind_1rm}}
#' @param progAnonimizacji liczba - wskazniki obliczone na podstawie
#' mniejszej liczby badanych zostaną zamienione na braki danych
#' (p. \code{\link{anonimizuj_wskazniki}})
#' @param wykluczGrupeZGrupyOdniesienia wartość logiczna - czy obserwacje
#' z analizowanej grupy powinny zostać wykluczone z grupy odniesienia
#' @return lista dwóch ramek danych:
#' \itemize{
#' \item{\code{grupy} - ramka danych zawierająca wskaźniki obliczone dla
#' poszczególnych grup,}
#' \item{\code{grupyOdniesienia} - ramka danych zawierająca wskaźniki
#' obliczone dla odpowiadających im grup odniesienia.}
#' }
#' @seealso \code{\link{agreguj_wskazniki_1rm}}
#' i code{\link{utworz_grupowanie_ze_zmiennej}}, które wykonują większość pracy
#' @importFrom dplyr %>% .data mutate
#' @export
agreguj_wskazniki_1rm_szk_branza = function(wskazniki, progAnonimizacji = 10,
wykluczGrupeZGrupyOdniesienia = FALSE) {
stopifnot(is.data.frame(wskazniki),
is.null(progAnonimizacji) | is.numeric(progAnonimizacji))
sprawdz_nazwy(names(wskazniki),
c("SZK_typ", "SZK_kod", "UCZ_branza"))
if (!is.null(progAnonimizacji)) {
stopifnot(progAnonimizacji > 1)
}
wskazniki = wskazniki %>%
mutate(SZK_kod_branza = paste(.data$SZK_kod, .data$UCZ_branza),
SZK_typ_branza = paste(.data$SZK_typ, .data$UCZ_branza))
wskazniki = wskazniki %>%
agreguj_wskazniki_1rm(
utworz_grupowanie_ze_zmiennej(wskazniki, "SZK_kod_branza", "SZK_typ_branza",
wykluczGrupeZGrupyOdniesienia,
"SZK_kod", "SZK_typ", "UCZ_branza"))
wskazniki$grupy = wskazniki$grupy %>%
mutate(GRUPA_kod = paste0("typ_szk_", as.numeric(factor(.data$SZK_typ)),
"_b", as.numeric(factor(.data$UCZ_branza))),
SZK_kod = paste0(.data$SZK_kod, "_b", as.numeric(factor(.data$UCZ_branza))))
wskazniki$grupyOdniesienia = wskazniki$grupyOdniesienia %>%
mutate(GRUPA_kod = paste0("typ_szk_", as.numeric(factor(.data$SZK_typ))),
GRUPA_nazwa =
case_when(grepl("policealna", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych szkół policealnych (ponadgimnazjalnych)",
grepl("Technikum", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych techników",
grepl("Zasadnicza", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~
"uczniowie wszystkich zbadanych zasadniczych szkół zawodowowych"))
if (!is.null(progAnonimizacji)) {
wskazniki$grupy = anonimizuj_wskazniki(wskazniki$grupy, progAnonimizacji)
wskazniki$grupyOdniesienia = anonimizuj_wskazniki(wskazniki$grupyOdniesienia,
progAnonimizacji)
}
return(wskazniki)
}
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.