R/wskazniki_poziom_indywidualny.R
In tzoltak/MLASZdane: Pakiet do zlaczania danych na potrzeby projektu MLEZAiMD
Defines functions
oblicz_wskazniki_ind_1rm
wskazniki_nie_z_epizodow
studia_pierwsze
praca_nauka_miesiac
nauka_miesiac
bezrobocie_czas
bezrobocie_miesiac
praca_czas
nauka_czas
praca_ostatnia
praca_pierwsza
placa_brutto
praca_miesiac
praca_zamieszkanie_ind
praca_forma_ind
Documented in
bezrobocie_czas
bezrobocie_miesiac
nauka_czas
nauka_miesiac
oblicz_wskazniki_ind_1rm
placa_brutto
praca_czas
praca_forma_ind
praca_miesiac
praca_nauka_miesiac
praca_ostatnia
praca_pierwsza
praca_zamieszkanie_ind
studia_pierwsze
wskazniki_nie_z_epizodow
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące, czy badany
#' kiedykolwiek był zatrudniony w określonej formie
#' @param x ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @details
#' W kodowaniu wykorzystywane są zarówno odpowiedzi na pytanie PG2H, jak i na
#' pytanie PG2G, z wykorzystaniem następujących reguł:
#' \itemize{
#' \item{\code{pg2gh.1 = any(pg2h \%in\% 1)},}
#' \item{\code{pg2gh.2 = any(pg2h \%in\% 2)},}
#' \item{\code{pg2gh.3 = any(pg2h \%in\% 3)},}
#' \item{\code{pg2gh.4 = any(pg2h \%in\% 4)},}
#' \item{\code{pg2gh.5 = any(pg2h \%in\% 5)},}
#' \item{\code{pg2gh.6 = any(pg2g \%in\% 6)},}
#' \item{\code{pg2gh.7 = any(pg2g \%in\% 7)},}
#' \item{\code{pg2gh.8 = any(pg2h \%in\% (7:8))},}
#' \item{\code{pg2gh.9 = any(pg2h \%in\% 9 | is.na(pg2h))}.}
#' }
#' Dodatkowo, jeśli zmienna \code{pg2h} przyjmuje wartość 6 (praca bez umowy),
#' wszystkie wynikowe zmienne są dla danego respondenta przekodowywane na brak
#' danych.
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_miesiac}}, \code{\link{praca_pierwsza}},
#' \code{\link{praca_ostatnia}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% group_by summarise ungroup
praca_forma_ind = function(x, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(x),
"pg2g" %in% names(x),
"pg2h" %in% names(x))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(x))
x %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(pg2h.6 = all(.data$pg2h %in% 6),
pg2gh.1 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 1)),
pg2gh.2 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 2)),
pg2gh.3 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 3)),
pg2gh.4 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 4)),
pg2gh.5 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 5)),
pg2gh.6 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2g %in% 6)),
pg2gh.7 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2g %in% 7)),
pg2gh.8 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% (7:8))),
pg2gh.9 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 9 | is.na(.data$pg2h)))) %>%
select(-"pg2h.6") %>%
ungroup() %>%
return()
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące, czy badany
#' kiedykolwiek był zatrudniony w miejscu innym, niż miejscowość zamieszkania
#' @param x ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_miesiac}}, \code{\link{praca_pierwsza}},
#' \code{\link{praca_ostatnia}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% group_by summarise ungroup
praca_zamieszkanie_ind = function(x, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(x),
"pg2i" %in% names(x))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(x))
x %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(pg2i.1 = any(.data$pg2i %in% 1),
pg2i.2 = any(.data$pg2i %in% 2),
pg2i.3 = any(.data$pg2i %in% 3),
pg2i.9 = any(is.na(.data$pg2i))) %>%
ungroup() %>%
return()
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące formę (formy)
#' zatrudnienia i miejsce (miejsca) pracy (w stosunku do miejsca zamieszkania)
#' badanego w określonym miesiącu od terminu planowego ukończenia szkoły. Nie
#' jest przy tym brana pod uwagę praca świadczona bez umowy.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param miesiac liczba - miesiąc od terminu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartościami kolumn \code{czas_rozp} i \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_forma}}, \code{\link{praca_forma2}},
#' \code{\link{praca_zamieszkanie}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join
praca_miesiac = function(epizody, miesiac, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pg2g" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
is.numeric(miesiac), length(miesiac) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "praca",
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy,
.data$czas_rozp <= miesiac & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= miesiac | is.na(.data$czas_zakon))
epizody = suppressMessages(full_join(
praca_forma_ind(epizody, !!idAbsolwenta),
praca_zamieszkanie_ind(epizody, !!idAbsolwenta)))
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_", miesiac, "m"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Prosta funkcja przeliczająca wysokość zarobków wyrażoną w kwocie
#' netto na kwotę brutto. Przyjęty został przybliżony przeliczniok o wartości
#' 0.71
#' @param x wysokość zarobków wyrażona w kwocie netto - zmienna
#' \strong{pio4pelen} z obiektu \code{epizody}
#' @param przelicznik przyjęty odgórnie przelicznik kwoty netto na kwotę brutto.
#' Posiada domyślną wartość 0.71
#' @export
placa_brutto = function(x, przelicznik = 0.71) {
brutto = x / przelicznik
return(brutto)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące pierwszą pracę
#' badanego wykonywaną po ukończeniu szkoły (również jeśli zaczęła się
#' wcześniej). Nie jest przy tym brana pod uwagę praca świadczona bez umowy.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_forma_ind}}, \code{\link{praca_zamieszkanie_ind}},
#' \code{\link{praca_forma}}, \code{\link{praca_forma2}},
#' \code{\link{praca_przed_ukonczeniem_szkoly}},
#' \code{\link{praca_zamieszkanie}},
#' \code{\link{praca_zgodna_z_wyksztalceniem}},
#' \code{\link{praca_zarobki}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join mutate select
praca_pierwsza = function(epizody, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pg2g" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"pio1" %in% names(epizody),
"pio4" %in% names(epizody),
"pi5" %in% names(epizody))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
miesiaceNauki = nauka_czas(epizody, 9, 1, !!idAbsolwenta)
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "praca",
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy,
.data$nr == 1, !is.na(.data$czas_rozp)) %>%
mutate(praca_przed_ukonczeniem_szkoly = .data$czas_rozp < 0,
wymiar = .data$pio3b / 40)
if (any(duplicated(epizody[[as.character(idAbsolwenta)]]))) {
stop("W zbiorze znajdują się badani, dla których występuje wiele epizodów pracy wyglądających na pierwsze.")
}
epizody = suppressMessages(
epizody %>%
select(as.character(idAbsolwenta), "pio1", "pio4", "pi5", "wymiar",
praca_czas_rozp = .data$czas_rozp, "praca_przed_ukonczeniem_szkoly") %>%
mutate(praca_czas_rozp = ifelse(.data$praca_czas_rozp < 0,
NA, .data$praca_czas_rozp)) %>%
full_join(praca_forma_ind(epizody %>%
filter(!.data$praca_przed_ukonczeniem_szkoly),
!!idAbsolwenta)) %>%
full_join(praca_zamieszkanie_ind(epizody %>%
filter(!.data$praca_przed_ukonczeniem_szkoly),
!!idAbsolwenta)) %>%
left_join(miesiaceNauki) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(laczenie_praca_nauka =
.data$praca_czas_rozp %in% unlist(.data$nauka_czas) |
.data$praca_czas_rozp < 1)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(pio4pelen = round(as.double(.data$pio4) / as.double(.data$wymiar)),
pio4pelen_brutto = placa_brutto(.data$pio4pelen)) %>%
ungroup() %>%
select(-"nauka_czas")
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_pierwsza"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące ostatnią pracę
#' badanego wykonywaną w analizowanym okresie. Nie jest przy tym brana pod uwagę
#' praca świadczona bez umowy.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @param limitG liczba - górna granica, do jakiej zostanie zawężony analizowany
#' okres, wyrażona jako liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_rozp})
#' @param limitD liczba - dolna granica, do jakiej zostanie zawężony analizowany
#' okres, wyrażona jako liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_zakon})
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_forma_ind}}, \code{\link{praca_zamieszkanie_ind}},
#' \code{\link{praca_forma}}, \code{\link{praca_forma2}},
#' \code{\link{praca_zamieszkanie}},
#' \code{\link{praca_zgodna_z_wyksztalceniem}},
#' \code{\link{praca_zarobki}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join group_by mutate select ungroup
praca_ostatnia = function(epizody, idAbsolwenta = "ID_RESP",
limitG = Inf, limitD = 0) {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pg2g" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"pio1" %in% names(epizody),
"pio4" %in% names(epizody),
"po5" %in% names(epizody),
"po6_1" %in% names(epizody),
"po6_2" %in% names(epizody),
"po6_3" %in% names(epizody),
"po6_4" %in% names(epizody),
"po6_5" %in% names(epizody),
"po6_6" %in% names(epizody),
is.numeric(limitG), length(limitG) == 1,
is.numeric(limitD), length(limitD) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
miesiaceNauki = nauka_czas(epizody, 9, 1, !!idAbsolwenta)
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "praca",
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy,
.data$czas_rozp <= limitG & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= limitD | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
filter(.data$nr == max(.data$nr)) %>%
ungroup() %>%
mutate(wymiar = .data$pio3b / 40)
if (any(duplicated(epizody[[as.character(idAbsolwenta)]]))) {
stop("W zbiorze znajdują się badani, dla których występuje wiele epizodów pracy wyglądających na ostatni.")
}
epizody = suppressMessages(
epizody %>%
select(as.character(idAbsolwenta), "pio1", "pio4", "po5", "wymiar",
praca_czas_rozp = .data$czas_rozp,
matches("^po6_[123456]$")) %>%
mutate(praca_czas_rozp = ifelse(.data$praca_czas_rozp < 0,
NA, .data$praca_czas_rozp)) %>%
full_join(praca_forma_ind(epizody, !!idAbsolwenta)) %>%
full_join(praca_zamieszkanie_ind(epizody, !!idAbsolwenta)) %>%
left_join(miesiaceNauki) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(laczenie_praca_nauka =
.data$praca_czas_rozp %in% unlist(.data$nauka_czas) |
.data$praca_czas_rozp < 1)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(pio4pelen = round(as.double(.data$pio4) / as.double(.data$wymiar)),
pio4pelen_brutto = placa_brutto(.data$pio4pelen)) %>%
ungroup() %>%
select(-"nauka_czas")
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_ostatnia"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Na podstawie zbioru epizodów dla każdego badanego funkcja
#' zwraca, w których miesiącach się on uczył. Opisująca to w zwracanej ramce
#' danych zmienna \code{nauka_czas} jest kolumną-listą.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param limitG liczba - górna granica, do jakiej zostanie zawężony analizowany
#' okres, wyrażona jako liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_rozp})
#' @param limitD liczba - dolna granica, do jakiej zostanie zawężony analizowany
#' okres, wyrażona jako liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @details Funkcja wykorzystywana jest wewnętrznie w ramach przekształceń
#' dokonywanych przez funkcje \code{\link{praca_czas}}
#' i \code{\link{bezrobocie_czas}}.
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join group_by mutate select ungroup
nauka_czas = function(epizody, limitG, limitD, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
is.numeric(limitG), length(limitG) == 1,
is.numeric(limitD), length(limitD) == 1)
stopifnot(is.finite(limitG),
is.finite(limitD))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
nauka = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% c("SPolic.", "studia", "LO dla dorosłych"),
.data$czas_rozp <= limitG & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= limitD | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(czas_zakon = ifelse(is.na(.data$czas_zakon),
limitG, .data$czas_zakon),
czas_rozp = ifelse(.data$czas_rozp < limitD,
limitD, .data$czas_rozp),
czas_zakon = ifelse(.data$czas_zakon > limitG,
limitG, .data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta, .data$typ_epizodu, .data$nr) %>%
mutate(nauka_czas = list(.data$czas_rozp:.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(nauka_czas = list(unique(unlist(.data$nauka_czas)))) %>%
ungroup()
suppressMessages(full_join(nauka,
epizody %>%
select(as.character(idAbsolwenta)) %>%
distinct())) %>%
mutate(nauka_czas = lapply(.data$nauka_czas,
function(x) {
if (is.null(x)) {return(vector("integer", 0))
} else {return(x)}})) %>%
return()
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Na podstawie zbioru epizodów dla każdego badanego funkcja
#' oblicza zmienne-wskaźniki opisujące, przez jaką część zadanego okresu
#' badany pracował. Wskaźnik obliczany jest również oddzielnie w odniesieniu do
#' tych części zadanego okresu, kiedy badany się uczył i kiedy się nie uczył.
#' Formy zatrudnienia uwzględniane w obliczeniach pozwala ograniczyć argument
#' \code{pg2hWartosci}.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param pg2hWartosci opcjonalnie wektor liczb - wartości zmiennej \code{pg2h}
#' w ramce danych przekazanej argumentem \code{epizody}, opisujące te formy
#' zatrudnienia, które mają zostać uwzględnione przy zliczaniu (domyślnie
#' pod uwagę brane są pod uwagę wszystkie formy oprócz pracy bez umowy)
#' @param limitG liczba - górna granica analizowanego okresu, wyrażona jako
#' liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_rozp})
#' @param limitD liczba - dolna granica analizowanego okresu, wyrażona jako
#' liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_zakon})
#' @param sufiks ciąg znaków - sufiks, który zostanie dopisan na końcu nazw
#' zmiennych zawierających wartości wskaźników
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{czas_agregacja}}, \code{\link{czas_rozklad}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join group_by mutate n_distinct
#' select ungroup
praca_czas = function(epizody, pg2hWartosci = NULL, limitG = 9, limitD = 1,
sufiks = "", idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
is.null(pg2hWartosci) | is.numeric(pg2hWartosci),
is.numeric(limitG), length(limitG) == 1,
is.numeric(limitD), length(limitD) == 1)
stopifnot(is.finite(limitG),
is.finite(limitD))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
prace = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "praca",
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy,
.data$czas_rozp <= limitG & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= limitD | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(czas_zakon = ifelse(is.na(.data$czas_zakon),
limitG, .data$czas_zakon),
czas_rozp = ifelse(.data$czas_rozp < limitD,
limitD, .data$czas_rozp),
czas_zakon = ifelse(.data$czas_zakon > limitG,
limitG, .data$czas_zakon))
if (!is.null(pg2hWartosci)) {
prace = prace %>%
filter(.data$pg2h %in% pg2hWartosci)
}
prace = prace %>%
group_by(!!idAbsolwenta, .data$nr) %>%
mutate(praca_czas = list(.data$czas_rozp:.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(praca_czas = list(unique(unlist(.data$praca_czas)))) %>%
ungroup()
prace = suppressMessages(full_join(prace,
nauka_czas(epizody, limitG, limitD,
!!idAbsolwenta))) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(praca_czas = lapply(praca_czas,
function(x) {
if (is.null(x)) {return(vector("integer", 0))
} else {return(x)}})) %>%
summarise(praca_czas_gdy_bez_nauki =
n_distinct(setdiff(unlist(.data$praca_czas),
unlist(.data$nauka_czas))) /
(limitG - limitD + 1 - n_distinct(unlist(.data$nauka_czas))),
praca_czas_gdy_nauka =
n_distinct(intersect(unlist(.data$praca_czas),
unlist(.data$nauka_czas))) /
n_distinct(unlist(.data$nauka_czas)),
praca_czas =
n_distinct(unlist(.data$praca_czas)) / (limitG - limitD + 1))
names(prace) = ifelse(!(names(prace) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(prace), sufiks),
names(prace))
return(prace)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące czy badany
#' w określonym miesiącu od terminu planowego ukończenia szkoły był
#' zarejestrownym bezrobotnym.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param miesiac liczba - miesiąc od terminu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartościami kolumn \code{czas_rozp} i \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{bezrobocie}},
#' \code{\link{czas_agregacja}}, \code{\link{czas_rozklad}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join
bezrobocie_miesiac = function(epizody, miesiac, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pb1h" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
is.numeric(miesiac), length(miesiac) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
epizody = epizody %>%
filter(.data$czas_rozp <= miesiac & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= miesiac | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(bezrobocie =
case_when(any(.data$pb1h %in% 1) ~ 1,
any(.data$pg2h %in% c(1:5, 7:9) |
.data$typ_epizodu %in% c("LO dla dorosłych",
"SPolic.", "studia")) ~ 0)) %>%
ungroup()
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_", miesiac, "m"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Na podstawie zbioru epizodów dla każdego badanego funkcja
#' oblicza zmienne-wskaźniki opisujące, przez jaką część zadanego okresu
#' badany był zarejestrowanym bezrobotnym. Wskaźnik obliczany jest również
#' oddzielnie w odniesieniu do tych części zadanego okresu, kiedy badany się
#' uczył i kiedy się nie uczył.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param limitG liczba - górna granica analizowanego okresu, wyrażona jako
#' liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_rozp})
#' @param limitD liczba - dolna granica analizowanego okresu, wyrażona jako
#' liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_zakon})
#' @param sufiks ciąg znaków - sufiks, który zostanie dopisan na końcu nazw
#' zmiennych zawierających wartości wskaźników
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join group_by mutate n_distinct
#' select ungroup
bezrobocie_czas = function(epizody, limitG = 9, limitD = 1, sufiks = "",
idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"pb1h" %in% names(epizody),
is.numeric(limitG), length(limitG) == 1,
is.numeric(limitD), length(limitD) == 1)
stopifnot(is.finite(limitG),
is.finite(limitD))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
bezrobocie = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "bezrobocie",
.data$pb1h %in% 1, # tylko zarejestrowani w UP
.data$czas_rozp <= limitG & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= limitD | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(czas_zakon = ifelse(is.na(.data$czas_zakon),
limitG, .data$czas_zakon),
czas_rozp = ifelse(.data$czas_rozp < limitD,
limitD, .data$czas_rozp),
czas_zakon = ifelse(.data$czas_zakon > limitG,
limitG, .data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta, .data$nr) %>%
mutate(bezrobocie_czas = list(.data$czas_rozp:.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(bezrobocie_czas = list(unique(unlist(.data$bezrobocie_czas)))) %>%
ungroup()
bezrobocie = suppressMessages(full_join(bezrobocie,
nauka_czas(epizody, limitG, limitD,
!!idAbsolwenta))) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(bezrobocie_czas = lapply(bezrobocie_czas,
function(x) {
if (is.null(x)) {return(vector("integer", 0))
} else {return(x)}})) %>%
summarise(bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki =
n_distinct(setdiff(unlist(.data$bezrobocie_czas),
unlist(.data$nauka_czas))) /
(limitG - limitD + 1 - n_distinct(unlist(.data$nauka_czas))),
bezrobocie_czas_gdy_nauka =
n_distinct(intersect(unlist(.data$bezrobocie_czas),
unlist(.data$nauka_czas))) /
n_distinct(unlist(.data$nauka_czas)),
bezrobocie_czas =
n_distinct(unlist(.data$bezrobocie_czas)) / (limitG - limitD + 1))
names(bezrobocie) = ifelse(!(names(bezrobocie) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(bezrobocie), sufiks),
names(bezrobocie))
return(bezrobocie)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące czy badany
#' w określonym miesiącu od terminu planowego ukończenia szkoły uczył się,
#' a jeśli tak, to w jakiej formie. Jeśli w danym miesiącu badany uczył się
#' w kilku różnych formach, to wybierana jest jedna przy czym:
#' \itemize{
#' \item{studia stacjonarne mają pierwszeństwo przed wszystkimi innymi formami,}
#' \item{studia niestacjonarne mają pierwszeństwo przed szkołami policealnymi
#' i LO dla dorosłych,}
#' \item{szkoły policealne mają pierwszeństwo przed LO dla dorosłych.}
#' }
#' Jeśli badany uczył się w kilku szkołac policealnych (a jednocześnie nie
#' studiował), pierwszeństwo przyznawane jest tej, której branża była zgodna
#' z branżą zawodu, w jakim kształcił się w szkole, jako absolwent której
#' został objęty badaniem.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param dane ramka danych z odpowiedziami na ankietę absolwentów - typowo
#' element \code{dane} listy zwracanej przez funkcję
#' \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param miesiac liczba - miesiąc od terminu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartościami kolumn \code{czas_rozp} i \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{nauka}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% arrange case_when desc filter group_by mutate n
#' slice summarise ungroup
nauka_miesiac = function(epizody, dane, miesiac, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
is.data.frame(dane),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"sp6h_3" %in% names(epizody),
"sp6f" %in% names(epizody),
"pp6g" %in% names(epizody),
"zp2i" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
is.numeric(miesiac), length(miesiac) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(dane))
dane = dane %>%
select(!!idAbsolwenta, "ABS_f4_branza_kzsb")
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% c("SPolic.", "studia", "LO dla dorosłych"),
.data$czas_rozp <= miesiac & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= miesiac | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(nauka =
case_when(.data$typ_epizodu %in% "studia" & !(.data$sp6h_3 %in% 1) ~ "studia stacjonarne",
.data$typ_epizodu %in% "studia" & .data$sp6h_3 %in% 1 ~ "studia niestacjonarne",
.data$typ_epizodu %in% "SPolic." ~ "szkoła policealna",
grepl("^LO ", .data$typ_epizodu) ~ "LO dla dorosłych") %>%
factor(levels = c("studia stacjonarne", "studia niestacjonarne",
"szkoła policealna", "LO dla dorosłych"))) %>%
left_join(dane, by = "ID_RESP") %>%
mutate(spolic_kontynuacja_branza =
.data$ABS_f4_branza_kzsb == .data$pp3_kierunek_branza_kzsb) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
arrange(!!idAbsolwenta, .data$nauka, desc(.data$spolic_kontynuacja_branza)) %>%
slice(1) %>%
ungroup() %>%
mutate(nauka = levels(.data$nauka)[.data$nauka],
nauka_platna =
case_when(.data$sp6f %in% 1 | .data$pp6g %in% 1 | .data$zp2i %in% 1 ~ 1,
!is.na(.data$nauka) ~ 0)) %>%
select(!!idAbsolwenta, "nauka", "nauka_platna", "spolic_kontynuacja_branza")
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_", miesiac, "m"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienną-wskaźnik opisującą status
#' edukacyjno-zawodowy respondenta w podanym miesiącu od momentu planowego
#' ukończenia szkoły.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param miesiac liczba - miesiąc od terminu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartościami kolumn \code{czas_rozp} i \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_nauka}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% arrange case_when filter group_by mutate
#' summarise ungroup
praca_nauka_miesiac = function(epizody, miesiac, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
is.numeric(miesiac), length(miesiac) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% c("praca", "SPolic.", "studia", "LO dla dorosłych"),
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy
.data$czas_rozp <= miesiac & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= miesiac | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(typ_epizodu = ifelse(.data$typ_epizodu == "praca",
"praca", "nauka")) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(praca_nauka =
case_when(any(.data$typ_epizodu %in% "praca") &
all(!(.data$typ_epizodu %in% "nauka")) ~ "tylko praca",
any(.data$typ_epizodu %in% "praca") &
any(.data$typ_epizodu %in% "nauka") ~ "praca i edukacja",
all(!(.data$typ_epizodu %in% "praca")) &
any(.data$typ_epizodu %in% "nauka") ~ "tylko edukacja")) %>%
ungroup()
epizody = suppressMessages(
epizody %>%
full_join(epizody %>% select(as.character(idAbsolwenta)) %>%
distinct())) %>%
mutate(praca_nauka = ifelse(is.na(.data$praca_nauka),
"bez pracy i poza edukacją", .data$praca_nauka))
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_", miesiac, "m"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące pierwszą studia
#' podjęte przez badanego po ukończeniu szkoły.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{studia_gdzie}}, \code{\link{studia_odplatnosc}},
#' \code{\link{studia_tryb}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% case_when filter group_by mutate select ungroup
studia_pierwsze = function(epizody, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"sp5" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"sp3_kierunek" %in% names(epizody),
"sp3_uczelnia" %in% names(epizody),
"sp6f" %in% names(epizody),
"sp6h_1" %in% names(epizody),
"sp6h_2" %in% names(epizody),
"sp6h_3" %in% names(epizody))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% c("studia"),
.data$sp5 %in% 1,
.data$czas_rozp > 0 & !is.na(.data$czas_rozp)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
filter(.data$nr == min(.data$nr)) %>%
ungroup() %>%
mutate(studia_kierunek = .data$sp3_kierunek,
studia_uczelnia = .data$sp3_uczelnia,
studia_bezplatne = ifelse(.data$sp6f %in% 1, 1, 0),
studia_tryb = case_when(.data$sp6h_1 %in% 1 ~ 1,
.data$sp6h_2 %in% 1 ~ 2,
.data$sp6h_3 %in% 1 ~ 3)) %>%
select(as.character(idAbsolwenta), "studia_kierunek", "studia_uczelnia",
"studia_bezplatne", "studia_tryb")
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_pierwsze"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki, które wymagają informacji
#' nie ze zbioru epizodów.
#' @param x ramka danych z odpowiedziami na ankietę absolwentów - typowo element
#' \code{dane} listy zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param maksRokEgz liczba - najpóźniejszy rok, w którym absolwent mógł zdać
#' egzamin, aby w wynikowym wskaźniku został oznaczony jako osoba, która ten
#' egzamin zdała
#' @return data frame zawierająca następujące kolumny:
#' \itemize{
#' \item{wszystkie kolumny ramki danych przekazanej argumentem \code{x},
#' których nazwy \strong{nie} zaczynają się od "ABS_",}
#' \item{\code{SZK_teryt} - nr TERYT powiatu, przeliczony na podstawie
#' znajdującego się wcześniej w tej zmiennej nr TERYT gminy, na terenie
#' której znajduje się szkoła,}
#' \item{\code{UCZ_plec} - płeć ucznia ("M" lub "K"),}
#' \item{\code{matura_zdana} - wskaźnik opisujący, czy badany zdał maturę
#' (liczba: 1 - zdał, 0 - nie zdał),}
#' \item{\code{egz_zaw_zdany} - wskaźnik opisujący, czy badany zdał egzamin
#' zawodowy, tj. zdał wszystkie egzaminy niezbędne do uzyskania
#' dyplomu potwierdzającego kwalifikacje w zawodzie (liczba: 1 - zdał,
#' 0 - nie zdał).}
#' }
#' @seealso \code{\link{egz_zaw_zdawalnosc}}, \code{\link{matura_zdawalnosc}},
#' \code{\link{liczba_kobiet}}
#' @export
#' @importFrom haven is.labelled as_factor
#' @importFrom dplyr .data %>% case_when mutate select
wskazniki_nie_z_epizodow = function(x, maksRokEgz) {
stopifnot(is.data.frame(x),
"ABS_typ_szkoly" %in% names(x),
"ABS_teryt_szkoly" %in% names(x),
"ABS_m1" %in% names(x),
"ABS_f8" %in% names(x),
"ABS_f8a_rok" %in% names(x),
"ABS_f10_rok" %in% names(x))
stopifnot(is.labelled(x$ABS_typ_szkoly))
x$ABS_typ_szkoly = as_factor(x$ABS_typ_szkoly)
x$ABS_typ_szkoly = levels(x$ABS_typ_szkoly)[x$ABS_typ_szkoly]
names(x) = ifelse(grepl("_szkoly", names(x)),
sub("_szkoly", "", sub("^ABS_", "SZK_", names(x))),
names(x))
x %>%
mutate(ABS_teryt_powiat = floor(.data$SZK_teryt / 100),
ABS_teryt_woj = floor(.data$SZK_teryt / 10000),
SZK_teryt = 100 * floor(as.numeric(.data$SZK_teryt) / 100),
UCZ_plec = case_when(.data$ABS_m1 %in% 1 ~ "K",
.data$ABS_m1 %in% 2 ~ "M"),
matura_zdana =
case_when(grepl("technikum", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) &
.data$ABS_f8 %in% 1 & .data$ABS_f8a_rok <= maksRokEgz &
!is.na(.data$ABS_f8a_rok) ~ 1,
grepl("technikum", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~ 0),
egz_zaw_zdany =
case_when(.data$ABS_f9 %in% 1 & .data$ABS_f10_rok <= maksRokEgz &
!is.na(.data$ABS_f10_rok) ~ 1,
TRUE ~ 0)) %>%
left_join(get("nazwy_jst"), by = c("ABS_teryt_powiat" = "teryt")) %>%
select(-starts_with("ABS")) %>%
return()
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki, które wymagają informacji
#' nie ze zbioru epizodów.
#' @param x ramka danych zwracana przez funkcję
#' \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame zawierający następujące kolumny:
#' \itemize{
#' \item{wszystkie kolumny ramki danych przekazanej argumentem \code{x},
#' których nazwy \strong{nie} zaczynają się od "ABS_"; zwykle będą to:
#' \itemize{
#' \item{\code{ID_RESP},}
#' \item{\code{SZK_typ},}
#' \item{\code{SZK_kod},}
#' \item{\code{SZK_pozycja_w_operacie},}
#' \item{\code{SZK_regon},}
#' \item{\code{SZK_id_sio},}
#' \item{\code{UCZ_kod_zawodu},}
#' \item{\code{UCZ_zawod},}
#' \item{\code{UCZ_branza},}
#' \item{\code{UCZ_obszar},}
#' }}
#' \item{\code{SZK_teryt},}
#' \item{\code{UCZ_plec},}
#' \item{\code{matura_zdana},}
#' \item{\code{egz_zaw_zdany},}
#' \item{\code{powiat_nazwa},}
#' \item{\code{woj_nazwa},}
#' \item{\code{pio1_pierwsza},}
#' \item{\code{pio4_pierwsza},}
#' \item{\code{pi5_pierwsza},}
#' \item{\code{wymiar_pierwsza},}
#' \item{\code{praca_czas_rozp_pierwsza},}
#' \item{\code{praca_przed_ukonczeniem_szkoly_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.1_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.2_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.3_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.4_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.5_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.6_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.7_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.8_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.9_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2i.1_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2i.2_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2i.3_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2i.9_pierwsza},}
#' \item{\code{laczenie_praca_nauka_pierwsza},}
#' \item{\code{pio4pelen_pierwsza},}
#' \item{\code{pio4pelen_brutto_pierwsza},}
#' \item{\code{pio1_ostatnia},}
#' \item{\code{pio4_ostatnia},}
#' \item{\code{po5_ostatnia},}
#' \item{\code{wymiar_ostatnia},}
#' \item{\code{praca_czas_rozp_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_1_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_2_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_3_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_4_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_5_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_6_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.1_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.2_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.3_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.4_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.5_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.6_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.7_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.8_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.9_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2i.1_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2i.2_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2i.3_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2i.9_ostatnia},}
#' \item{\code{laczenie_praca_nauka_ostatnia},}
#' \item{\code{pio4pelen_ostatnia},}
#' \item{\code{pio4pelen_brutto_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.1_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.2_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.3_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.4_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.5_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.6_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.7_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.8_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.9_6m},}
#' \item{\code{pg2i.1_6m},}
#' \item{\code{pg2i.2_6m},}
#' \item{\code{pg2i.3_6m},}
#' \item{\code{pg2i.9_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.1_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.2_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.3_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.4_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.5_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.6_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.7_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.8_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.9_9m},}
#' \item{\code{pg2i.1_9m},}
#' \item{\code{pg2i.2_9m},}
#' \item{\code{pg2i.3_9m},}
#' \item{\code{pg2i.9_9m},}
#' \item{\code{praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_gdy_nauka_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_gdy_nauka_uop_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_uop_p9m},}
#' \item{\code{bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m},}
#' \item{\code{bezrobocie_czas_gdy_nauka_p9m},}
#' \item{\code{bezrobocie_czas_p9m},}
#' \item{\code{bezrobocie_1m},}
#' \item{\code{bezrobocie_2m},}
#' \item{\code{bezrobocie_3m},}
#' \item{\code{bezrobocie_4m},}
#' \item{\code{bezrobocie_5m},}
#' \item{\code{bezrobocie_6m},}
#' \item{\code{bezrobocie_7m},}
#' \item{\code{bezrobocie_8m},}
#' \item{\code{bezrobocie_9m},}
#' \item{\code{spolic_kontynuacja_branza_6m},}
#' \item{\code{nauka_6m},}
#' \item{\code{nauka_platna_6m},}
#' \item{\code{spolic_kontynuacja_branza_9m},}
#' \item{\code{nauka_9m},}
#' \item{\code{nauka_platna_9m},}
#' \item{\code{studia_kierunek_pierwsze},}
#' \item{\code{studia_uczelnia_pierwsze},}
#' \item{\code{studia_bezplatne_pierwsze},}
#' \item{\code{studia_tryb_pierwsze},}
#' \item{\code{praca_nauka_0m},}
#' \item{\code{praca_nauka_1m},}
#' \item{\code{praca_nauka_2m},}
#' \item{\code{praca_nauka_3m},}
#' \item{\code{praca_nauka_4m},}
#' \item{\code{praca_nauka_5m},}
#' \item{\code{praca_nauka_6m},}
#' \item{\code{praca_nauka_7m},}
#' \item{\code{praca_nauka_8m},}
#' \item{\code{praca_nauka_9m}.}
#' }
#' @seealso Funkcje używane wewnętrznie do obliczania wskaźników zagregowanych:
#' \itemize{
#' \item{\code{\link{wskazniki_nie_z_epizodow}},}
#' \item{\code{\link{placa_brutto}},}
#' \item{\code{\link{praca_pierwsza}},}
#' \item{\code{\link{praca_ostatnia}},}
#' \item{\code{\link{praca_miesiac}},}
#' \item{\code{\link{praca_czas}},}
#' \item{\code{\link{bezrobocie_czas}},}
#' \item{\code{\link{bezrobocie_miesiac}},}
#' \item{\code{\link{nauka_miesiac}},}
#' \item{\code{\link{studia_pierwsze}},}
#' \item{\code{\link{praca_nauka_miesiac}}.}
#' }
#' @export
#' @importFrom haven is.labelled as_factor
#' @importFrom dplyr %>% contains ends_with left_join select starts_with
oblicz_wskazniki_ind_1rm = function(x, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.list(x),
"dane" %in% names(x),
"epizody" %in% names(x))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(x$dane),
as.character(idAbsolwenta) %in% names(x$epizody))
names(x$epizody) = sub("^ABS_", "", names(x$epizody))
message("Obliczanie wskaźników:\n- niewymagających odwołania do zbioru epizodów,")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
x$dane %>%
select(as.character(idAbsolwenta), contains("_szkoly"),
"ABS_f4_branza_kzsb", "ABS_pi2_branza_kzsb", "ABS_po2_branza_kzsb",
UCZ_kod_zawodu = .data$ABS_f4_id, UCZ_zawod = .data$ABS_f4,
UCZ_branza = .data$ABS_f4_branza, UCZ_obszar = .data$ABS_f4_obszar,
"ABS_m1", starts_with("ABS_f8"), "ABS_f9", starts_with("ABS_f10")) %>%
wskazniki_nie_z_epizodow(maksRokEgz = 2017)))
message("- dotyczących pracy,")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
wskazniki %>%
left_join(praca_pierwsza(x$epizody)) %>%
left_join(praca_ostatnia(x$epizody)) %>% # ostatnia, ale po ukończeniu szkoły
left_join(praca_miesiac(x$epizody, 6)) %>%
left_join(praca_miesiac(x$epizody, 9)) %>%
left_join(praca_czas(x$epizody, NULL, 9, 1, "_p9m")) %>%
left_join(praca_czas(x$epizody, 1:2, 9, 1, "_uop_p9m"))))
message("- dotyczących bezrobocia,")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
wskazniki %>%
left_join(bezrobocie_czas(x$epizody, 9, 1, "_p9m")) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 1)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 2)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 3)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 4)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 5)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 6)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 7)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 8)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 9))))
message("- dotyczących nauki,")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
wskazniki %>%
left_join(nauka_miesiac(x$epizody, x$dane, 6)) %>%
left_join(nauka_miesiac(x$epizody, x$dane, 9)) %>%
left_join(studia_pierwsze(x$epizody))))
message("- opisujących status edukacyjno-zawodowy.")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
wskazniki %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 0)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 1)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 2)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 3)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 4)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 5)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 6)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 7)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 8)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 9))))
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 oblicz_wskazniki_ind_1rm wskazniki_nie_z_epizodow studia_pierwsze praca_nauka_miesiac nauka_miesiac bezrobocie_czas bezrobocie_miesiac praca_czas nauka_czas praca_ostatnia praca_pierwsza placa_brutto praca_miesiac praca_zamieszkanie_ind praca_forma_ind
Documented in bezrobocie_czas bezrobocie_miesiac nauka_czas nauka_miesiac oblicz_wskazniki_ind_1rm placa_brutto praca_czas praca_forma_ind praca_miesiac praca_nauka_miesiac praca_ostatnia praca_pierwsza praca_zamieszkanie_ind studia_pierwsze wskazniki_nie_z_epizodow
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące, czy badany
#' kiedykolwiek był zatrudniony w określonej formie
#' @param x ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @details
#' W kodowaniu wykorzystywane są zarówno odpowiedzi na pytanie PG2H, jak i na
#' pytanie PG2G, z wykorzystaniem następujących reguł:
#' \itemize{
#' \item{\code{pg2gh.1 = any(pg2h \%in\% 1)},}
#' \item{\code{pg2gh.2 = any(pg2h \%in\% 2)},}
#' \item{\code{pg2gh.3 = any(pg2h \%in\% 3)},}
#' \item{\code{pg2gh.4 = any(pg2h \%in\% 4)},}
#' \item{\code{pg2gh.5 = any(pg2h \%in\% 5)},}
#' \item{\code{pg2gh.6 = any(pg2g \%in\% 6)},}
#' \item{\code{pg2gh.7 = any(pg2g \%in\% 7)},}
#' \item{\code{pg2gh.8 = any(pg2h \%in\% (7:8))},}
#' \item{\code{pg2gh.9 = any(pg2h \%in\% 9 | is.na(pg2h))}.}
#' }
#' Dodatkowo, jeśli zmienna \code{pg2h} przyjmuje wartość 6 (praca bez umowy),
#' wszystkie wynikowe zmienne są dla danego respondenta przekodowywane na brak
#' danych.
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_miesiac}}, \code{\link{praca_pierwsza}},
#' \code{\link{praca_ostatnia}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% group_by summarise ungroup
praca_forma_ind = function(x, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(x),
"pg2g" %in% names(x),
"pg2h" %in% names(x))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(x))
x %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(pg2h.6 = all(.data$pg2h %in% 6),
pg2gh.1 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 1)),
pg2gh.2 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 2)),
pg2gh.3 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 3)),
pg2gh.4 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 4)),
pg2gh.5 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 5)),
pg2gh.6 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2g %in% 6)),
pg2gh.7 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2g %in% 7)),
pg2gh.8 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% (7:8))),
pg2gh.9 = ifelse(.data$pg2h.6, NA,
any(.data$pg2h %in% 9 | is.na(.data$pg2h)))) %>%
select(-"pg2h.6") %>%
ungroup() %>%
return()
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące, czy badany
#' kiedykolwiek był zatrudniony w miejscu innym, niż miejscowość zamieszkania
#' @param x ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_miesiac}}, \code{\link{praca_pierwsza}},
#' \code{\link{praca_ostatnia}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% group_by summarise ungroup
praca_zamieszkanie_ind = function(x, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(x),
"pg2i" %in% names(x))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(x))
x %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(pg2i.1 = any(.data$pg2i %in% 1),
pg2i.2 = any(.data$pg2i %in% 2),
pg2i.3 = any(.data$pg2i %in% 3),
pg2i.9 = any(is.na(.data$pg2i))) %>%
ungroup() %>%
return()
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące formę (formy)
#' zatrudnienia i miejsce (miejsca) pracy (w stosunku do miejsca zamieszkania)
#' badanego w określonym miesiącu od terminu planowego ukończenia szkoły. Nie
#' jest przy tym brana pod uwagę praca świadczona bez umowy.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param miesiac liczba - miesiąc od terminu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartościami kolumn \code{czas_rozp} i \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_forma}}, \code{\link{praca_forma2}},
#' \code{\link{praca_zamieszkanie}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join
praca_miesiac = function(epizody, miesiac, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pg2g" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
is.numeric(miesiac), length(miesiac) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "praca",
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy,
.data$czas_rozp <= miesiac & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= miesiac | is.na(.data$czas_zakon))
epizody = suppressMessages(full_join(
praca_forma_ind(epizody, !!idAbsolwenta),
praca_zamieszkanie_ind(epizody, !!idAbsolwenta)))
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_", miesiac, "m"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Prosta funkcja przeliczająca wysokość zarobków wyrażoną w kwocie
#' netto na kwotę brutto. Przyjęty został przybliżony przeliczniok o wartości
#' 0.71
#' @param x wysokość zarobków wyrażona w kwocie netto - zmienna
#' \strong{pio4pelen} z obiektu \code{epizody}
#' @param przelicznik przyjęty odgórnie przelicznik kwoty netto na kwotę brutto.
#' Posiada domyślną wartość 0.71
#' @export
placa_brutto = function(x, przelicznik = 0.71) {
brutto = x / przelicznik
return(brutto)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące pierwszą pracę
#' badanego wykonywaną po ukończeniu szkoły (również jeśli zaczęła się
#' wcześniej). Nie jest przy tym brana pod uwagę praca świadczona bez umowy.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_forma_ind}}, \code{\link{praca_zamieszkanie_ind}},
#' \code{\link{praca_forma}}, \code{\link{praca_forma2}},
#' \code{\link{praca_przed_ukonczeniem_szkoly}},
#' \code{\link{praca_zamieszkanie}},
#' \code{\link{praca_zgodna_z_wyksztalceniem}},
#' \code{\link{praca_zarobki}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join mutate select
praca_pierwsza = function(epizody, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pg2g" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"pio1" %in% names(epizody),
"pio4" %in% names(epizody),
"pi5" %in% names(epizody))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
miesiaceNauki = nauka_czas(epizody, 9, 1, !!idAbsolwenta)
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "praca",
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy,
.data$nr == 1, !is.na(.data$czas_rozp)) %>%
mutate(praca_przed_ukonczeniem_szkoly = .data$czas_rozp < 0,
wymiar = .data$pio3b / 40)
if (any(duplicated(epizody[[as.character(idAbsolwenta)]]))) {
stop("W zbiorze znajdują się badani, dla których występuje wiele epizodów pracy wyglądających na pierwsze.")
}
epizody = suppressMessages(
epizody %>%
select(as.character(idAbsolwenta), "pio1", "pio4", "pi5", "wymiar",
praca_czas_rozp = .data$czas_rozp, "praca_przed_ukonczeniem_szkoly") %>%
mutate(praca_czas_rozp = ifelse(.data$praca_czas_rozp < 0,
NA, .data$praca_czas_rozp)) %>%
full_join(praca_forma_ind(epizody %>%
filter(!.data$praca_przed_ukonczeniem_szkoly),
!!idAbsolwenta)) %>%
full_join(praca_zamieszkanie_ind(epizody %>%
filter(!.data$praca_przed_ukonczeniem_szkoly),
!!idAbsolwenta)) %>%
left_join(miesiaceNauki) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(laczenie_praca_nauka =
.data$praca_czas_rozp %in% unlist(.data$nauka_czas) |
.data$praca_czas_rozp < 1)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(pio4pelen = round(as.double(.data$pio4) / as.double(.data$wymiar)),
pio4pelen_brutto = placa_brutto(.data$pio4pelen)) %>%
ungroup() %>%
select(-"nauka_czas")
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_pierwsza"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące ostatnią pracę
#' badanego wykonywaną w analizowanym okresie. Nie jest przy tym brana pod uwagę
#' praca świadczona bez umowy.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @param limitG liczba - górna granica, do jakiej zostanie zawężony analizowany
#' okres, wyrażona jako liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_rozp})
#' @param limitD liczba - dolna granica, do jakiej zostanie zawężony analizowany
#' okres, wyrażona jako liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_zakon})
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_forma_ind}}, \code{\link{praca_zamieszkanie_ind}},
#' \code{\link{praca_forma}}, \code{\link{praca_forma2}},
#' \code{\link{praca_zamieszkanie}},
#' \code{\link{praca_zgodna_z_wyksztalceniem}},
#' \code{\link{praca_zarobki}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join group_by mutate select ungroup
praca_ostatnia = function(epizody, idAbsolwenta = "ID_RESP",
limitG = Inf, limitD = 0) {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pg2g" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"pio1" %in% names(epizody),
"pio4" %in% names(epizody),
"po5" %in% names(epizody),
"po6_1" %in% names(epizody),
"po6_2" %in% names(epizody),
"po6_3" %in% names(epizody),
"po6_4" %in% names(epizody),
"po6_5" %in% names(epizody),
"po6_6" %in% names(epizody),
is.numeric(limitG), length(limitG) == 1,
is.numeric(limitD), length(limitD) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
miesiaceNauki = nauka_czas(epizody, 9, 1, !!idAbsolwenta)
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "praca",
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy,
.data$czas_rozp <= limitG & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= limitD | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
filter(.data$nr == max(.data$nr)) %>%
ungroup() %>%
mutate(wymiar = .data$pio3b / 40)
if (any(duplicated(epizody[[as.character(idAbsolwenta)]]))) {
stop("W zbiorze znajdują się badani, dla których występuje wiele epizodów pracy wyglądających na ostatni.")
}
epizody = suppressMessages(
epizody %>%
select(as.character(idAbsolwenta), "pio1", "pio4", "po5", "wymiar",
praca_czas_rozp = .data$czas_rozp,
matches("^po6_[123456]$")) %>%
mutate(praca_czas_rozp = ifelse(.data$praca_czas_rozp < 0,
NA, .data$praca_czas_rozp)) %>%
full_join(praca_forma_ind(epizody, !!idAbsolwenta)) %>%
full_join(praca_zamieszkanie_ind(epizody, !!idAbsolwenta)) %>%
left_join(miesiaceNauki) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(laczenie_praca_nauka =
.data$praca_czas_rozp %in% unlist(.data$nauka_czas) |
.data$praca_czas_rozp < 1)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(pio4pelen = round(as.double(.data$pio4) / as.double(.data$wymiar)),
pio4pelen_brutto = placa_brutto(.data$pio4pelen)) %>%
ungroup() %>%
select(-"nauka_czas")
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_ostatnia"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Na podstawie zbioru epizodów dla każdego badanego funkcja
#' zwraca, w których miesiącach się on uczył. Opisująca to w zwracanej ramce
#' danych zmienna \code{nauka_czas} jest kolumną-listą.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param limitG liczba - górna granica, do jakiej zostanie zawężony analizowany
#' okres, wyrażona jako liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_rozp})
#' @param limitD liczba - dolna granica, do jakiej zostanie zawężony analizowany
#' okres, wyrażona jako liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @details Funkcja wykorzystywana jest wewnętrznie w ramach przekształceń
#' dokonywanych przez funkcje \code{\link{praca_czas}}
#' i \code{\link{bezrobocie_czas}}.
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join group_by mutate select ungroup
nauka_czas = function(epizody, limitG, limitD, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
is.numeric(limitG), length(limitG) == 1,
is.numeric(limitD), length(limitD) == 1)
stopifnot(is.finite(limitG),
is.finite(limitD))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
nauka = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% c("SPolic.", "studia", "LO dla dorosłych"),
.data$czas_rozp <= limitG & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= limitD | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(czas_zakon = ifelse(is.na(.data$czas_zakon),
limitG, .data$czas_zakon),
czas_rozp = ifelse(.data$czas_rozp < limitD,
limitD, .data$czas_rozp),
czas_zakon = ifelse(.data$czas_zakon > limitG,
limitG, .data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta, .data$typ_epizodu, .data$nr) %>%
mutate(nauka_czas = list(.data$czas_rozp:.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(nauka_czas = list(unique(unlist(.data$nauka_czas)))) %>%
ungroup()
suppressMessages(full_join(nauka,
epizody %>%
select(as.character(idAbsolwenta)) %>%
distinct())) %>%
mutate(nauka_czas = lapply(.data$nauka_czas,
function(x) {
if (is.null(x)) {return(vector("integer", 0))
} else {return(x)}})) %>%
return()
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Na podstawie zbioru epizodów dla każdego badanego funkcja
#' oblicza zmienne-wskaźniki opisujące, przez jaką część zadanego okresu
#' badany pracował. Wskaźnik obliczany jest również oddzielnie w odniesieniu do
#' tych części zadanego okresu, kiedy badany się uczył i kiedy się nie uczył.
#' Formy zatrudnienia uwzględniane w obliczeniach pozwala ograniczyć argument
#' \code{pg2hWartosci}.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param pg2hWartosci opcjonalnie wektor liczb - wartości zmiennej \code{pg2h}
#' w ramce danych przekazanej argumentem \code{epizody}, opisujące te formy
#' zatrudnienia, które mają zostać uwzględnione przy zliczaniu (domyślnie
#' pod uwagę brane są pod uwagę wszystkie formy oprócz pracy bez umowy)
#' @param limitG liczba - górna granica analizowanego okresu, wyrażona jako
#' liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_rozp})
#' @param limitD liczba - dolna granica analizowanego okresu, wyrażona jako
#' liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_zakon})
#' @param sufiks ciąg znaków - sufiks, który zostanie dopisan na końcu nazw
#' zmiennych zawierających wartości wskaźników
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{czas_agregacja}}, \code{\link{czas_rozklad}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join group_by mutate n_distinct
#' select ungroup
praca_czas = function(epizody, pg2hWartosci = NULL, limitG = 9, limitD = 1,
sufiks = "", idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
is.null(pg2hWartosci) | is.numeric(pg2hWartosci),
is.numeric(limitG), length(limitG) == 1,
is.numeric(limitD), length(limitD) == 1)
stopifnot(is.finite(limitG),
is.finite(limitD))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
prace = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "praca",
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy,
.data$czas_rozp <= limitG & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= limitD | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(czas_zakon = ifelse(is.na(.data$czas_zakon),
limitG, .data$czas_zakon),
czas_rozp = ifelse(.data$czas_rozp < limitD,
limitD, .data$czas_rozp),
czas_zakon = ifelse(.data$czas_zakon > limitG,
limitG, .data$czas_zakon))
if (!is.null(pg2hWartosci)) {
prace = prace %>%
filter(.data$pg2h %in% pg2hWartosci)
}
prace = prace %>%
group_by(!!idAbsolwenta, .data$nr) %>%
mutate(praca_czas = list(.data$czas_rozp:.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(praca_czas = list(unique(unlist(.data$praca_czas)))) %>%
ungroup()
prace = suppressMessages(full_join(prace,
nauka_czas(epizody, limitG, limitD,
!!idAbsolwenta))) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(praca_czas = lapply(praca_czas,
function(x) {
if (is.null(x)) {return(vector("integer", 0))
} else {return(x)}})) %>%
summarise(praca_czas_gdy_bez_nauki =
n_distinct(setdiff(unlist(.data$praca_czas),
unlist(.data$nauka_czas))) /
(limitG - limitD + 1 - n_distinct(unlist(.data$nauka_czas))),
praca_czas_gdy_nauka =
n_distinct(intersect(unlist(.data$praca_czas),
unlist(.data$nauka_czas))) /
n_distinct(unlist(.data$nauka_czas)),
praca_czas =
n_distinct(unlist(.data$praca_czas)) / (limitG - limitD + 1))
names(prace) = ifelse(!(names(prace) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(prace), sufiks),
names(prace))
return(prace)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące czy badany
#' w określonym miesiącu od terminu planowego ukończenia szkoły był
#' zarejestrownym bezrobotnym.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param miesiac liczba - miesiąc od terminu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartościami kolumn \code{czas_rozp} i \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{bezrobocie}},
#' \code{\link{czas_agregacja}}, \code{\link{czas_rozklad}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join
bezrobocie_miesiac = function(epizody, miesiac, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pb1h" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
is.numeric(miesiac), length(miesiac) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
epizody = epizody %>%
filter(.data$czas_rozp <= miesiac & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= miesiac | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(bezrobocie =
case_when(any(.data$pb1h %in% 1) ~ 1,
any(.data$pg2h %in% c(1:5, 7:9) |
.data$typ_epizodu %in% c("LO dla dorosłych",
"SPolic.", "studia")) ~ 0)) %>%
ungroup()
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_", miesiac, "m"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Na podstawie zbioru epizodów dla każdego badanego funkcja
#' oblicza zmienne-wskaźniki opisujące, przez jaką część zadanego okresu
#' badany był zarejestrowanym bezrobotnym. Wskaźnik obliczany jest również
#' oddzielnie w odniesieniu do tych części zadanego okresu, kiedy badany się
#' uczył i kiedy się nie uczył.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param limitG liczba - górna granica analizowanego okresu, wyrażona jako
#' liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_rozp})
#' @param limitD liczba - dolna granica analizowanego okresu, wyrażona jako
#' liczba miesięcy od momentu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartością kolumny \code{czas_zakon})
#' @param sufiks ciąg znaków - sufiks, który zostanie dopisan na końcu nazw
#' zmiennych zawierających wartości wskaźników
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% filter full_join group_by mutate n_distinct
#' select ungroup
bezrobocie_czas = function(epizody, limitG = 9, limitD = 1, sufiks = "",
idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"pb1h" %in% names(epizody),
is.numeric(limitG), length(limitG) == 1,
is.numeric(limitD), length(limitD) == 1)
stopifnot(is.finite(limitG),
is.finite(limitD))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
bezrobocie = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% "bezrobocie",
.data$pb1h %in% 1, # tylko zarejestrowani w UP
.data$czas_rozp <= limitG & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= limitD | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(czas_zakon = ifelse(is.na(.data$czas_zakon),
limitG, .data$czas_zakon),
czas_rozp = ifelse(.data$czas_rozp < limitD,
limitD, .data$czas_rozp),
czas_zakon = ifelse(.data$czas_zakon > limitG,
limitG, .data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta, .data$nr) %>%
mutate(bezrobocie_czas = list(.data$czas_rozp:.data$czas_zakon)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(bezrobocie_czas = list(unique(unlist(.data$bezrobocie_czas)))) %>%
ungroup()
bezrobocie = suppressMessages(full_join(bezrobocie,
nauka_czas(epizody, limitG, limitD,
!!idAbsolwenta))) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
mutate(bezrobocie_czas = lapply(bezrobocie_czas,
function(x) {
if (is.null(x)) {return(vector("integer", 0))
} else {return(x)}})) %>%
summarise(bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki =
n_distinct(setdiff(unlist(.data$bezrobocie_czas),
unlist(.data$nauka_czas))) /
(limitG - limitD + 1 - n_distinct(unlist(.data$nauka_czas))),
bezrobocie_czas_gdy_nauka =
n_distinct(intersect(unlist(.data$bezrobocie_czas),
unlist(.data$nauka_czas))) /
n_distinct(unlist(.data$nauka_czas)),
bezrobocie_czas =
n_distinct(unlist(.data$bezrobocie_czas)) / (limitG - limitD + 1))
names(bezrobocie) = ifelse(!(names(bezrobocie) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(bezrobocie), sufiks),
names(bezrobocie))
return(bezrobocie)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące czy badany
#' w określonym miesiącu od terminu planowego ukończenia szkoły uczył się,
#' a jeśli tak, to w jakiej formie. Jeśli w danym miesiącu badany uczył się
#' w kilku różnych formach, to wybierana jest jedna przy czym:
#' \itemize{
#' \item{studia stacjonarne mają pierwszeństwo przed wszystkimi innymi formami,}
#' \item{studia niestacjonarne mają pierwszeństwo przed szkołami policealnymi
#' i LO dla dorosłych,}
#' \item{szkoły policealne mają pierwszeństwo przed LO dla dorosłych.}
#' }
#' Jeśli badany uczył się w kilku szkołac policealnych (a jednocześnie nie
#' studiował), pierwszeństwo przyznawane jest tej, której branża była zgodna
#' z branżą zawodu, w jakim kształcił się w szkole, jako absolwent której
#' został objęty badaniem.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param dane ramka danych z odpowiedziami na ankietę absolwentów - typowo
#' element \code{dane} listy zwracanej przez funkcję
#' \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param miesiac liczba - miesiąc od terminu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartościami kolumn \code{czas_rozp} i \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{nauka}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% arrange case_when desc filter group_by mutate n
#' slice summarise ungroup
nauka_miesiac = function(epizody, dane, miesiac, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
is.data.frame(dane),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"sp6h_3" %in% names(epizody),
"sp6f" %in% names(epizody),
"pp6g" %in% names(epizody),
"zp2i" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
is.numeric(miesiac), length(miesiac) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(dane))
dane = dane %>%
select(!!idAbsolwenta, "ABS_f4_branza_kzsb")
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% c("SPolic.", "studia", "LO dla dorosłych"),
.data$czas_rozp <= miesiac & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= miesiac | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(nauka =
case_when(.data$typ_epizodu %in% "studia" & !(.data$sp6h_3 %in% 1) ~ "studia stacjonarne",
.data$typ_epizodu %in% "studia" & .data$sp6h_3 %in% 1 ~ "studia niestacjonarne",
.data$typ_epizodu %in% "SPolic." ~ "szkoła policealna",
grepl("^LO ", .data$typ_epizodu) ~ "LO dla dorosłych") %>%
factor(levels = c("studia stacjonarne", "studia niestacjonarne",
"szkoła policealna", "LO dla dorosłych"))) %>%
left_join(dane, by = "ID_RESP") %>%
mutate(spolic_kontynuacja_branza =
.data$ABS_f4_branza_kzsb == .data$pp3_kierunek_branza_kzsb) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
arrange(!!idAbsolwenta, .data$nauka, desc(.data$spolic_kontynuacja_branza)) %>%
slice(1) %>%
ungroup() %>%
mutate(nauka = levels(.data$nauka)[.data$nauka],
nauka_platna =
case_when(.data$sp6f %in% 1 | .data$pp6g %in% 1 | .data$zp2i %in% 1 ~ 1,
!is.na(.data$nauka) ~ 0)) %>%
select(!!idAbsolwenta, "nauka", "nauka_platna", "spolic_kontynuacja_branza")
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_", miesiac, "m"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienną-wskaźnik opisującą status
#' edukacyjno-zawodowy respondenta w podanym miesiącu od momentu planowego
#' ukończenia szkoły.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param miesiac liczba - miesiąc od terminu planowego ukończenia szkoły
#' (porównywana z wartościami kolumn \code{czas_rozp} i \code{czas_zakon})
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{praca_nauka}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% arrange case_when filter group_by mutate
#' summarise ungroup
praca_nauka_miesiac = function(epizody, miesiac, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"pg2h" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"czas_zakon" %in% names(epizody),
is.numeric(miesiac), length(miesiac) == 1)
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% c("praca", "SPolic.", "studia", "LO dla dorosłych"),
!(.data$pg2h %in% 6), # wyłączamy pracę bez umowy
.data$czas_rozp <= miesiac & !is.na(.data$czas_rozp),
.data$czas_zakon >= miesiac | is.na(.data$czas_zakon)) %>%
mutate(typ_epizodu = ifelse(.data$typ_epizodu == "praca",
"praca", "nauka")) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
summarise(praca_nauka =
case_when(any(.data$typ_epizodu %in% "praca") &
all(!(.data$typ_epizodu %in% "nauka")) ~ "tylko praca",
any(.data$typ_epizodu %in% "praca") &
any(.data$typ_epizodu %in% "nauka") ~ "praca i edukacja",
all(!(.data$typ_epizodu %in% "praca")) &
any(.data$typ_epizodu %in% "nauka") ~ "tylko edukacja")) %>%
ungroup()
epizody = suppressMessages(
epizody %>%
full_join(epizody %>% select(as.character(idAbsolwenta)) %>%
distinct())) %>%
mutate(praca_nauka = ifelse(is.na(.data$praca_nauka),
"bez pracy i poza edukacją", .data$praca_nauka))
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_", miesiac, "m"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki opisujące pierwszą studia
#' podjęte przez badanego po ukończeniu szkoły.
#' @param epizody ramka danych z epizodami - typowo element \code{epizody} listy
#' zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame
#' @seealso \code{\link{studia_gdzie}}, \code{\link{studia_odplatnosc}},
#' \code{\link{studia_tryb}}
#' @export
#' @importFrom rlang ensym
#' @importFrom dplyr .data %>% case_when filter group_by mutate select ungroup
studia_pierwsze = function(epizody, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.data.frame(epizody),
"typ_epizodu" %in% names(epizody),
"sp5" %in% names(epizody),
"czas_rozp" %in% names(epizody),
"nr" %in% names(epizody),
"sp3_kierunek" %in% names(epizody),
"sp3_uczelnia" %in% names(epizody),
"sp6f" %in% names(epizody),
"sp6h_1" %in% names(epizody),
"sp6h_2" %in% names(epizody),
"sp6h_3" %in% names(epizody))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(epizody))
epizody = epizody %>%
filter(.data$typ_epizodu %in% c("studia"),
.data$sp5 %in% 1,
.data$czas_rozp > 0 & !is.na(.data$czas_rozp)) %>%
group_by(!!idAbsolwenta) %>%
filter(.data$nr == min(.data$nr)) %>%
ungroup() %>%
mutate(studia_kierunek = .data$sp3_kierunek,
studia_uczelnia = .data$sp3_uczelnia,
studia_bezplatne = ifelse(.data$sp6f %in% 1, 1, 0),
studia_tryb = case_when(.data$sp6h_1 %in% 1 ~ 1,
.data$sp6h_2 %in% 1 ~ 2,
.data$sp6h_3 %in% 1 ~ 3)) %>%
select(as.character(idAbsolwenta), "studia_kierunek", "studia_uczelnia",
"studia_bezplatne", "studia_tryb")
names(epizody) = ifelse(!(names(epizody) %in% as.character(idAbsolwenta)),
paste0(names(epizody), "_pierwsze"),
names(epizody))
return(epizody)
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki, które wymagają informacji
#' nie ze zbioru epizodów.
#' @param x ramka danych z odpowiedziami na ankietę absolwentów - typowo element
#' \code{dane} listy zwracanej przez funkcję \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param maksRokEgz liczba - najpóźniejszy rok, w którym absolwent mógł zdać
#' egzamin, aby w wynikowym wskaźniku został oznaczony jako osoba, która ten
#' egzamin zdała
#' @return data frame zawierająca następujące kolumny:
#' \itemize{
#' \item{wszystkie kolumny ramki danych przekazanej argumentem \code{x},
#' których nazwy \strong{nie} zaczynają się od "ABS_",}
#' \item{\code{SZK_teryt} - nr TERYT powiatu, przeliczony na podstawie
#' znajdującego się wcześniej w tej zmiennej nr TERYT gminy, na terenie
#' której znajduje się szkoła,}
#' \item{\code{UCZ_plec} - płeć ucznia ("M" lub "K"),}
#' \item{\code{matura_zdana} - wskaźnik opisujący, czy badany zdał maturę
#' (liczba: 1 - zdał, 0 - nie zdał),}
#' \item{\code{egz_zaw_zdany} - wskaźnik opisujący, czy badany zdał egzamin
#' zawodowy, tj. zdał wszystkie egzaminy niezbędne do uzyskania
#' dyplomu potwierdzającego kwalifikacje w zawodzie (liczba: 1 - zdał,
#' 0 - nie zdał).}
#' }
#' @seealso \code{\link{egz_zaw_zdawalnosc}}, \code{\link{matura_zdawalnosc}},
#' \code{\link{liczba_kobiet}}
#' @export
#' @importFrom haven is.labelled as_factor
#' @importFrom dplyr .data %>% case_when mutate select
wskazniki_nie_z_epizodow = function(x, maksRokEgz) {
stopifnot(is.data.frame(x),
"ABS_typ_szkoly" %in% names(x),
"ABS_teryt_szkoly" %in% names(x),
"ABS_m1" %in% names(x),
"ABS_f8" %in% names(x),
"ABS_f8a_rok" %in% names(x),
"ABS_f10_rok" %in% names(x))
stopifnot(is.labelled(x$ABS_typ_szkoly))
x$ABS_typ_szkoly = as_factor(x$ABS_typ_szkoly)
x$ABS_typ_szkoly = levels(x$ABS_typ_szkoly)[x$ABS_typ_szkoly]
names(x) = ifelse(grepl("_szkoly", names(x)),
sub("_szkoly", "", sub("^ABS_", "SZK_", names(x))),
names(x))
x %>%
mutate(ABS_teryt_powiat = floor(.data$SZK_teryt / 100),
ABS_teryt_woj = floor(.data$SZK_teryt / 10000),
SZK_teryt = 100 * floor(as.numeric(.data$SZK_teryt) / 100),
UCZ_plec = case_when(.data$ABS_m1 %in% 1 ~ "K",
.data$ABS_m1 %in% 2 ~ "M"),
matura_zdana =
case_when(grepl("technikum", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) &
.data$ABS_f8 %in% 1 & .data$ABS_f8a_rok <= maksRokEgz &
!is.na(.data$ABS_f8a_rok) ~ 1,
grepl("technikum", .data$SZK_typ, ignore.case = TRUE) ~ 0),
egz_zaw_zdany =
case_when(.data$ABS_f9 %in% 1 & .data$ABS_f10_rok <= maksRokEgz &
!is.na(.data$ABS_f10_rok) ~ 1,
TRUE ~ 0)) %>%
left_join(get("nazwy_jst"), by = c("ABS_teryt_powiat" = "teryt")) %>%
select(-starts_with("ABS")) %>%
return()
}
#' @title Obliczanie wskaznikow na poziomie indywidualnym
#' @description Funkcja oblicza zmienne-wskaźniki, które wymagają informacji
#' nie ze zbioru epizodów.
#' @param x ramka danych zwracana przez funkcję
#' \code{\link{imputuj_miesiac_pk_1rm}}
#' @param idAbsolwenta nazwa zmiennej identyfikującej badanych (podana jako ciąg
#' znaków lub wyrażenie)
#' @return data frame zawierający następujące kolumny:
#' \itemize{
#' \item{wszystkie kolumny ramki danych przekazanej argumentem \code{x},
#' których nazwy \strong{nie} zaczynają się od "ABS_"; zwykle będą to:
#' \itemize{
#' \item{\code{ID_RESP},}
#' \item{\code{SZK_typ},}
#' \item{\code{SZK_kod},}
#' \item{\code{SZK_pozycja_w_operacie},}
#' \item{\code{SZK_regon},}
#' \item{\code{SZK_id_sio},}
#' \item{\code{UCZ_kod_zawodu},}
#' \item{\code{UCZ_zawod},}
#' \item{\code{UCZ_branza},}
#' \item{\code{UCZ_obszar},}
#' }}
#' \item{\code{SZK_teryt},}
#' \item{\code{UCZ_plec},}
#' \item{\code{matura_zdana},}
#' \item{\code{egz_zaw_zdany},}
#' \item{\code{powiat_nazwa},}
#' \item{\code{woj_nazwa},}
#' \item{\code{pio1_pierwsza},}
#' \item{\code{pio4_pierwsza},}
#' \item{\code{pi5_pierwsza},}
#' \item{\code{wymiar_pierwsza},}
#' \item{\code{praca_czas_rozp_pierwsza},}
#' \item{\code{praca_przed_ukonczeniem_szkoly_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.1_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.2_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.3_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.4_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.5_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.6_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.7_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.8_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2gh.9_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2i.1_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2i.2_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2i.3_pierwsza},}
#' \item{\code{pg2i.9_pierwsza},}
#' \item{\code{laczenie_praca_nauka_pierwsza},}
#' \item{\code{pio4pelen_pierwsza},}
#' \item{\code{pio4pelen_brutto_pierwsza},}
#' \item{\code{pio1_ostatnia},}
#' \item{\code{pio4_ostatnia},}
#' \item{\code{po5_ostatnia},}
#' \item{\code{wymiar_ostatnia},}
#' \item{\code{praca_czas_rozp_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_1_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_2_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_3_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_4_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_5_ostatnia},}
#' \item{\code{po6_6_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.1_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.2_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.3_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.4_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.5_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.6_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.7_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.8_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.9_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2i.1_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2i.2_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2i.3_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2i.9_ostatnia},}
#' \item{\code{laczenie_praca_nauka_ostatnia},}
#' \item{\code{pio4pelen_ostatnia},}
#' \item{\code{pio4pelen_brutto_ostatnia},}
#' \item{\code{pg2gh.1_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.2_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.3_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.4_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.5_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.6_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.7_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.8_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.9_6m},}
#' \item{\code{pg2i.1_6m},}
#' \item{\code{pg2i.2_6m},}
#' \item{\code{pg2i.3_6m},}
#' \item{\code{pg2i.9_6m},}
#' \item{\code{pg2gh.1_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.2_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.3_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.4_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.5_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.6_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.7_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.8_9m},}
#' \item{\code{pg2gh.9_9m},}
#' \item{\code{pg2i.1_9m},}
#' \item{\code{pg2i.2_9m},}
#' \item{\code{pg2i.3_9m},}
#' \item{\code{pg2i.9_9m},}
#' \item{\code{praca_czas_gdy_bez_nauki_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_gdy_nauka_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_gdy_bez_nauki_uop_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_gdy_nauka_uop_p9m},}
#' \item{\code{praca_czas_uop_p9m},}
#' \item{\code{bezrobocie_czas_gdy_bez_nauki_p9m},}
#' \item{\code{bezrobocie_czas_gdy_nauka_p9m},}
#' \item{\code{bezrobocie_czas_p9m},}
#' \item{\code{bezrobocie_1m},}
#' \item{\code{bezrobocie_2m},}
#' \item{\code{bezrobocie_3m},}
#' \item{\code{bezrobocie_4m},}
#' \item{\code{bezrobocie_5m},}
#' \item{\code{bezrobocie_6m},}
#' \item{\code{bezrobocie_7m},}
#' \item{\code{bezrobocie_8m},}
#' \item{\code{bezrobocie_9m},}
#' \item{\code{spolic_kontynuacja_branza_6m},}
#' \item{\code{nauka_6m},}
#' \item{\code{nauka_platna_6m},}
#' \item{\code{spolic_kontynuacja_branza_9m},}
#' \item{\code{nauka_9m},}
#' \item{\code{nauka_platna_9m},}
#' \item{\code{studia_kierunek_pierwsze},}
#' \item{\code{studia_uczelnia_pierwsze},}
#' \item{\code{studia_bezplatne_pierwsze},}
#' \item{\code{studia_tryb_pierwsze},}
#' \item{\code{praca_nauka_0m},}
#' \item{\code{praca_nauka_1m},}
#' \item{\code{praca_nauka_2m},}
#' \item{\code{praca_nauka_3m},}
#' \item{\code{praca_nauka_4m},}
#' \item{\code{praca_nauka_5m},}
#' \item{\code{praca_nauka_6m},}
#' \item{\code{praca_nauka_7m},}
#' \item{\code{praca_nauka_8m},}
#' \item{\code{praca_nauka_9m}.}
#' }
#' @seealso Funkcje używane wewnętrznie do obliczania wskaźników zagregowanych:
#' \itemize{
#' \item{\code{\link{wskazniki_nie_z_epizodow}},}
#' \item{\code{\link{placa_brutto}},}
#' \item{\code{\link{praca_pierwsza}},}
#' \item{\code{\link{praca_ostatnia}},}
#' \item{\code{\link{praca_miesiac}},}
#' \item{\code{\link{praca_czas}},}
#' \item{\code{\link{bezrobocie_czas}},}
#' \item{\code{\link{bezrobocie_miesiac}},}
#' \item{\code{\link{nauka_miesiac}},}
#' \item{\code{\link{studia_pierwsze}},}
#' \item{\code{\link{praca_nauka_miesiac}}.}
#' }
#' @export
#' @importFrom haven is.labelled as_factor
#' @importFrom dplyr %>% contains ends_with left_join select starts_with
oblicz_wskazniki_ind_1rm = function(x, idAbsolwenta = "ID_RESP") {
stopifnot(is.list(x),
"dane" %in% names(x),
"epizody" %in% names(x))
idAbsolwenta = ensym(idAbsolwenta)
stopifnot(as.character(idAbsolwenta) %in% names(x$dane),
as.character(idAbsolwenta) %in% names(x$epizody))
names(x$epizody) = sub("^ABS_", "", names(x$epizody))
message("Obliczanie wskaźników:\n- niewymagających odwołania do zbioru epizodów,")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
x$dane %>%
select(as.character(idAbsolwenta), contains("_szkoly"),
"ABS_f4_branza_kzsb", "ABS_pi2_branza_kzsb", "ABS_po2_branza_kzsb",
UCZ_kod_zawodu = .data$ABS_f4_id, UCZ_zawod = .data$ABS_f4,
UCZ_branza = .data$ABS_f4_branza, UCZ_obszar = .data$ABS_f4_obszar,
"ABS_m1", starts_with("ABS_f8"), "ABS_f9", starts_with("ABS_f10")) %>%
wskazniki_nie_z_epizodow(maksRokEgz = 2017)))
message("- dotyczących pracy,")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
wskazniki %>%
left_join(praca_pierwsza(x$epizody)) %>%
left_join(praca_ostatnia(x$epizody)) %>% # ostatnia, ale po ukończeniu szkoły
left_join(praca_miesiac(x$epizody, 6)) %>%
left_join(praca_miesiac(x$epizody, 9)) %>%
left_join(praca_czas(x$epizody, NULL, 9, 1, "_p9m")) %>%
left_join(praca_czas(x$epizody, 1:2, 9, 1, "_uop_p9m"))))
message("- dotyczących bezrobocia,")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
wskazniki %>%
left_join(bezrobocie_czas(x$epizody, 9, 1, "_p9m")) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 1)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 2)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 3)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 4)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 5)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 6)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 7)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 8)) %>%
left_join(bezrobocie_miesiac(x$epizody, 9))))
message("- dotyczących nauki,")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
wskazniki %>%
left_join(nauka_miesiac(x$epizody, x$dane, 6)) %>%
left_join(nauka_miesiac(x$epizody, x$dane, 9)) %>%
left_join(studia_pierwsze(x$epizody))))
message("- opisujących status edukacyjno-zawodowy.")
wskazniki = suppressWarnings(suppressMessages(
wskazniki %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 0)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 1)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 2)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 3)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 4)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 5)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 6)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 7)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 8)) %>%
left_join(praca_nauka_miesiac(x$epizody, 9))))
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.