Construir un tablero de calidad

Resume una corrida en una fila por métrica y objeto. Las métricas booleanas usan ratio por omisión y las reales usan promedio; la elección queda siempre en la columna agregacion. ratio_umbral sólo se aplica cuando se declara también el umbral correspondiente.

Usage

tablero_calidad(
  medidas,
  agregaciones = NULL,
  umbrales = NULL,
  marco = NULL,
  cobertura = NULL
)

Arguments

medidas

Objeto creado por medir() o agregar().

agregaciones

NULL, una agregación para todas las métricas, un vector con nombres de métrica instanciada o un data frame con metrica_instanciada, agregacion y, opcionalmente, umbral.

umbrales

Vector numérico opcional con nombres de métrica instanciada. Se exige para cada ratio_umbral que no lo declare dentro de agregaciones.

marco

Marco conceptual. Si se omite, usa el asociado a la medición, el marco AGESIC cuando corresponde o el conjunto de factores medidos —los tres caminos contienen lo que se publica—. Un marco declarado puede no contener los pares medidos: no se rechaza, porque informar contra la taxonomía propia es un uso previsto, pero lo que queda afuera se cuenta en medidos_fuera_del_marco y se nombra en pares_fuera_del_marco.

cobertura

Cobertura opcional creada por cobertura_analisis().

La correspondencia entre esa cobertura y medidas es suya, no del paquete, igual que en cobertura_analisis(): el tablero cruza las dos por dimensión y factor y reescribe el estado de un factor cuando la medición lo cubre, sin verificar que las dos describan la misma tabla. Con una cobertura de otro análisis, el factor va a figurar como medido por esta corrida.

Value

Data frame S3 tablero_calidad. Los atributos alcance y cobertura conservan los conteos y el detalle del marco, y pares_fuera_del_marco nombra los pares medidos que ese marco no declara.

Details

La identidad de cada celda son tres columnas: metrica_instanciada, entidad y objeto. No alcanza con metrica y objeto, porque metrica es el nombre genérico: dos tablas con una columna del mismo nombre, o dos especializaciones de la misma genérica sobre la misma columna, publicarían dos filas con la misma identidad y valores distintos, y rehacer la celda con las claves publicadas mezclaría las medidas de las dos sin reproducir ninguna. metrica_instanciada sola tampoco alcanza: sobre un agregado vale agregada:<funcion>:<metrica> para todas las filas, y ahí la entidad es lo único que separa. Cuando hay varias entidades, objeto además nombra la tabla —cod (tabla: t1)—, en el mismo idioma con el que la granularidad de tabla publica (tabla: t1).

Ese trío es la clave con la que se agrupan las medidas, y no sólo la que se publica: agrupar por menos de lo que se declara como identidad funde dos cosas que el objeto dice distintas. Vale también en las granularidades sin rama propia —conjuntoAtributos entre ellas—: agrupando sólo por el objeto, dos entidades con el mismo objeto saldrían como una celda con la entidad de la primera y el promedio de las dos.

Y la unicidad se verifica: si dos celdas quedaran con el mismo trío, la función falla nombrando las dos y sus valores, en lugar de publicar dos filas con la misma identidad. Se rechaza en vez de quedarse con una porque dos valores distintos para la misma identidad es una contradicción de la entrada, y elegir uno sería elegir por quien llama.

El objeto conserva la cobertura completa del marco: factores medidos, sin métrica declarada, no aplicables y fuera de alcance. print() muestra ambos elementos para que unas pocas filas nunca se lean como cobertura total.

Esa cobertura se cuenta sobre los factores del marco, así que una medida cuyo par dimensión-factor el marco no declara no entra en ninguna de sus casillas. Eso es legítimo —declarar el marco propio y medir con las métricas de lupa es un flujo previsto, y la cobertura de ese marco puede satisfacerse por perfil_mide—, pero leer «se midieron 0 factores de este marco» al lado de una fila con valor parece una contradicción del objeto. Por eso el alcance publica además medidos_fuera_del_marco, que no suma con las otras cuatro casillas, y el atributo pares_fuera_del_marco los nombra.

See also

medir(), agregar(), indice_calidad()

Examples

nucleo <- metricas_nucleo()
instancia <- instanciar(especializar(nucleo$NoNulo), "personas", "edad")
medidas <- medir(modelo(instancia), data.frame(edad = c(20, NA, 35)))
tablero_calidad(medidas)
#> 
#> ── Tablero de calidad ──────────────────────────────────────────────────────────
#>       componente   dimension   factor metrica  metrica_instanciada  entidad
#>  componente-0001 Completitud Densidad  NoNulo NoNulo@personas.edad personas
#>  objeto     valor orientacion agregacion umbral universo
#>    edad 0.6666667 conformidad      ratio     NA   celdas
#> 
#> ── Alcance del marco ──
#> 
#>  factores_marco factores_medidos sin_metrica_declarada no_aplican
#>              17                1                    11          0
#>  fuera_de_alcance medidos_fuera_del_marco
#>                 5                       0