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Jonas Karneboge 2026-09-22 18:35:43 +02:00
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BIN
IIP-C/.RData Normal file

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1
IIP-C/.Rprofile Normal file
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@ -0,0 +1 @@
source("renv/activate.R")

13
IIP-C/IIP-C.Rproj Normal file
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@ -0,0 +1,13 @@
Version: 1.0
RestoreWorkspace: Default
SaveWorkspace: Default
AlwaysSaveHistory: Default
EnableCodeIndexing: Yes
UseSpacesForTab: Yes
NumSpacesForTab: 2
Encoding: UTF-8
RnwWeave: Sweave
LaTeX: pdfLaTeX

831
IIP-C/app.R Normal file
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@ -0,0 +1,831 @@
# Präambel ####
library(shiny)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(haven)
library(officer)
library(DBI)
library(RSQLite)
PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT = "../API/get_data_iipc.R"
PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = "../get_pseudo.R"
AKZENT_FARBE = "#8B2635"
IIPC_DISCLAIMER = paste0(
"Diese Auswertung ist ein Hilfsmittel fuer klinisches Fachpersonal und ersetzt ",
"keine klinische Diagnose. Die Interpretation obliegt der behandelnden Person."
)
IIPC_MISSING_WARNUNG = paste0(
"Achtung: Aufgrund der hohen Anzahl an nicht beantworteten Items empfielt das Manual ",
"auf die Auswertung des Tests zu verzichten."
)
IIPC_ANOMALIE_FUSSNOTE = paste0(
"* Diese Normtabellenspalte enthält an dieser Stelle einen von den Nachbarwerten stark ",
"abweichenden Grenzwert (vermutlich Übertragungsfehler im Originalmaterial). Der Wert wird ",
"unverändert aus der Quelle übernommen; die Stanine-Einstufung dieser Skala sollte bei der ",
"Interpretation mit Vorsicht behandelt werden."
)
# Anker: formr-Antwortstufen "nicht/wenig/mittelmäßig/ziemlich/sehr" -> 0-4.
IIPC_ANKER_KODIERUNG = c("nicht" = 0L, "wenig" = 1L, "mittelmäßig" = 2L, "ziemlich" = 3L, "sehr" = 4L)
IIPC_SKALEN_ITEMS = list(
PA = c(17, 31, 44, 45, 50, 52, 57, 59),
BC = c(1, 22, 24, 29, 32, 40, 56, 64),
DE = c(11, 15, 16, 20, 23, 27, 36, 60),
FG = c(3, 7, 14, 18, 33, 35, 55, 62),
HI = c(5, 6, 8, 9, 12, 13, 19, 39),
JK = c(2, 10, 25, 34, 38, 42, 53, 61),
LM = c(21, 28, 37, 46, 49, 51, 54, 63),
NO = c(4, 26, 30, 41, 43, 47, 48, 58)
)
IIPC_SKALEN_NAMEN = c(
PA = "autokratisch/dominant",
BC = "streitsüchtig/konkurrierend",
DE = "abweisend/kalt",
FG = "introvertiert/sozial vermeidend",
HI = "selbstunsicher/unterwürfig",
JK = "ausnutzbar/nachgiebig",
LM = "fürsorglich/freundlich",
NO = "expressiv/aufdringlich"
)
# Klassische IIP-Circumplex-Anordnung, im Uhrzeigersinn ab 12 Uhr.
IIPC_SKALEN_REIHENFOLGE = c("PA", "BC", "DE", "FG", "HI", "JK", "LM", "NO")
# Zwei dokumentierte Anomalien in den Quell-Normtabellen (siehe Datenreferenz):
# unverändert übernommen, aber markiert.
IIPC_ANOMALIE_REGELN = list(
list(skala = "NO", spalte = "maenner_25_35"),
list(skala = "JK", spalte = "frauen_35_50")
)
IIPC_STANINE_FARBEN = c(niedrig = "#4CAF50", mittel = "#9E9E9E", hoch = "#B71C1C")
# Infrastruktur ####
APP_VERZEICHNIS = normalizePath(getwd())
absPath = function(pfad) {
if (grepl("^([A-Za-z]:[/\\\\]|/)", pfad)) return(pfad)
file.path(APP_VERZEICHNIS, pfad)
}
PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT = normalizePath(absPath(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT), mustWork = FALSE)
PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = normalizePath(absPath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT), mustWork = FALSE)
PFAD_NORMTABELLEN_ORDNER = normalizePath(absPath("normtabellen"), mustWork = FALSE)
# Helper ####
iipc_bereinige_label = function(text) {
if (is.null(text) || length(text) == 0 || is.na(text[1])) return(NA_character_)
t = as.character(text[1])
t = gsub("\\*\\*", "", t)
# Entfernt Markdown-Escapes vor Satzzeichen (z.B. "17\." -> "17."), bekannte formr-Exportfalle.
t = gsub("\\\\([[:punct:]])", "\\1", t, perl = TRUE)
trimws(t)
}
# Itemstufe (0-4) AUSSCHLIESSLICH ueber das labels-Attribut der ORIGINAL-Spalte ableiten
# (Textabgleich gegen den Anker-Vektor), niemals ueber den rohen haven-Zahlenwert minus 1 -
# die formr-interne Kodierung ist nicht garantiert stabil.
iipc_get_level = function(original_col, wert) {
if (is.null(wert) || length(wert) == 0 || is.na(wert[1])) return(NA_integer_)
lbl_attr = attr(original_col, "labels")
if (is.null(lbl_attr) || length(lbl_attr) == 0) return(NA_integer_)
pos = which(as.vector(lbl_attr) == as.numeric(wert[1]))
if (length(pos) == 0) return(NA_integer_)
label_text = iipc_bereinige_label(names(lbl_attr)[pos[1]])
if (is.na(label_text) || !label_text %in% names(IIPC_ANKER_KODIERUNG)) return(NA_integer_)
as.integer(IIPC_ANKER_KODIERUNG[[label_text]])
}
# Ankertext bevorzugt aus dem labels-Attribut (Original-Antworttext), sonst aus der
# festen Anker-Kodierung anhand der bereits abgeleiteten Stufe.
iipc_get_anker = function(original_col, wert, stufe) {
if (is.null(wert) || length(wert) == 0 || is.na(wert[1])) return(NA_character_)
lbl_attr = attr(original_col, "labels")
if (!is.null(lbl_attr) && length(lbl_attr) > 0) {
pos = which(as.vector(lbl_attr) == as.numeric(wert[1]))
if (length(pos) > 0) return(iipc_bereinige_label(names(lbl_attr)[pos[1]]))
}
if (!is.na(stufe) && stufe >= 0L && stufe <= 4L) return(names(IIPC_ANKER_KODIERUNG)[stufe + 1L])
NA_character_
}
# Entfernt formr-Nummerierungsartefakte am Anfang des Itemtexts (z.B. "17. ").
iipc_item_text = function(daten, var) {
txt = iipc_bereinige_label(attr(daten[[var]], "label", exact = TRUE))
if (is.na(txt) || nchar(txt) == 0) {
return(paste0("Item ", suppressWarnings(as.integer(sub("^iipc_", "", var)))))
}
sub("^\\d+[.)]\\s*", "", txt)
}
# Geschlecht ausschliesslich ueber das labels-Attribut auslesen (Text "männlich"/"weiblich"
# abgleichen), NICHT ueber hartkodierte Zahlenwerte 1/2.
iipc_get_geschlecht = function(original_col, wert) {
if (is.null(wert) || length(wert) == 0 || is.na(wert[1])) return(NA_character_)
lbl_attr = attr(original_col, "labels")
if (is.null(lbl_attr) || length(lbl_attr) == 0) return(NA_character_)
pos = which(as.vector(lbl_attr) == as.numeric(wert[1]))
if (length(pos) == 0) return(NA_character_)
txt = trimws(names(lbl_attr)[pos[1]])
if (txt == "männlich") return("maenner")
if (txt == "weiblich") return("frauen")
NA_character_
}
iipc_alterskategorie = function(alter) {
if (is.null(alter) || length(alter) == 0 || is.na(alter)) return(NA_character_)
if (alter < 25) return("17_25")
if (alter < 35) return("25_35")
if (alter < 50) return("35_50")
"ab50"
}
iipc_norm_spalte = function(geschlecht_key, alterskategorie) {
if (is.na(geschlecht_key) || is.na(alterskategorie)) return(NA_character_)
paste0(geschlecht_key, "_", alterskategorie)
}
# Stanine = kleinste Stufe n (1-9), fuer die gilt Wert < stanine_n; sonst 9.
# Sucht die stanine_1..stanine_9-Zeilen ueber die 'zeile'-Spalte (robust gegen Zeilenreihenfolge).
iipc_stanine = function(tabelle, spalte, wert) {
stanine_zeilen = tabelle[grepl("^stanine_", tabelle$zeile), ]
stanine_zeilen = stanine_zeilen[order(as.integer(sub("stanine_", "", stanine_zeilen$zeile))), ]
grenzwerte = stanine_zeilen[[spalte]]
treffer = which(wert < grenzwerte)
if (length(treffer) > 0) return(as.integer(min(treffer)))
9L
}
iipc_stanine_kategorie = function(stanine) {
if (is.null(stanine) || is.na(stanine)) return("mittel")
if (stanine <= 3) return("niedrig")
if (stanine <= 6) return("mittel")
"hoch"
}
iipc_ist_anomalie = function(skala, spalte) {
if (is.na(spalte)) return(FALSE)
any(vapply(IIPC_ANOMALIE_REGELN, function(r) r$skala == skala && r$spalte == spalte, logical(1)))
}
# Circumplex-Kreisdiagramm: 8 Achsen radial (45° Abstand), im Uhrzeigersinn ab 12 Uhr,
# Radialachse = Oktanten-Rohwert (0-32). Manuelle Trigonometrie statt coord_polar(),
# da coord_polar() bei kategorialen Achsen nicht zuverlaessig exakt bei 12 Uhr beginnt.
make_circumplex_plot = function(oktanten_df) {
n = nrow(oktanten_df)
winkel = pi / 2 - (seq_len(n) - 1) * (2 * pi / n)
punkte = data.frame(
skala = oktanten_df$skala,
r = oktanten_df$rohwert,
kategorie = oktanten_df$kategorie,
stringsAsFactors = FALSE
)
punkte$x = punkte$r * cos(winkel)
punkte$y = punkte$r * sin(winkel)
polygon_df = rbind(punkte, punkte[1, ])
ring_werte = c(0, 8, 16, 24, 32)
ring_df = do.call(rbind, lapply(ring_werte, function(rw) {
d = data.frame(x = rw * cos(winkel), y = rw * sin(winkel), ring = rw)
rbind(d, d[1, ])
}))
achsen_df = data.frame(x0 = 0, y0 = 0, x1 = 32 * cos(winkel), y1 = 32 * sin(winkel))
label_r = 32 + 7
label_df = data.frame(
x = label_r * cos(winkel),
y = label_r * sin(winkel),
label = paste0(
oktanten_df$skala, ": ", round(oktanten_df$rohwert, 1),
" (Stanine ", oktanten_df$stanine, ifelse(oktanten_df$anomalie, "*", ""), ")"
)
)
ggplot() +
geom_path(data = ring_df, aes(x = x, y = y, group = ring), color = "#DDDDDD") +
geom_segment(data = achsen_df, aes(x = x0, y = y0, xend = x1, yend = y1), color = "#DDDDDD") +
geom_polygon(data = polygon_df, aes(x = x, y = y),
fill = AKZENT_FARBE, alpha = 0.3, color = AKZENT_FARBE, linewidth = 1) +
geom_point(data = punkte, aes(x = x, y = y, color = kategorie), size = 3) +
geom_text(data = label_df, aes(x = x, y = y, label = label), size = 3.3, lineheight = 0.9) +
scale_color_manual(values = IIPC_STANINE_FARBEN, guide = "none") +
coord_fixed(xlim = c(-48, 48), ylim = c(-48, 48), clip = "off") +
theme_void()
}
# Datenaufbereitung ####
IIPC_NORMTABELLEN_DATEIEN = c(
PA = "iipc_pa.csv", BC = "iipc_bc.csv", DE = "iipc_de.csv", FG = "iipc_fg.csv",
HI = "iipc_hi.csv", JK = "iipc_jk.csv", LM = "iipc_lm.csv", NO = "iipc_no.csv",
IIPges = "iipc_iipges.csv"
)
if (!dir.exists(PFAD_NORMTABELLEN_ORDNER)) {
stop(sprintf(
"Normtabellen-Ordner nicht gefunden. Erwarteter Pfad: '%s'. Ohne diese 9 CSV-Dateien ist keine Stanine-Bestimmung möglich.",
PFAD_NORMTABELLEN_ORDNER
))
}
IIPC_NORMTABELLEN = list()
for (schluessel in names(IIPC_NORMTABELLEN_DATEIEN)) {
dateipfad = file.path(PFAD_NORMTABELLEN_ORDNER, IIPC_NORMTABELLEN_DATEIEN[[schluessel]])
if (!file.exists(dateipfad)) {
stop(sprintf(
"Normtabelle fehlt: '%s'. Erwarteter Pfad: '%s'.",
IIPC_NORMTABELLEN_DATEIEN[[schluessel]], dateipfad
))
}
IIPC_NORMTABELLEN[[schluessel]] = read.csv(dateipfad, stringsAsFactors = FALSE)
}
# UI ####
app_css = "
body { font-family: 'Segoe UI', Arial, sans-serif; background: #f5f5f5; }
.app-header {
background: #8B2635; color: white; padding: 18px 24px 14px;
margin-bottom: 20px; border-radius: 0 0 6px 6px;
}
.app-header h2 { margin: 0; font-size: 1.5rem; font-weight: 600; }
.app-header p { margin: 4px 0 0; opacity: 0.85; font-size: 0.9rem; }
.input-panel {
background: white; border-radius: 6px; padding: 16px 20px;
margin-bottom: 16px; box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,.12);
display: flex; align-items: flex-end; gap: 12px; flex-wrap: wrap;
}
.input-panel .form-group { margin-bottom: 0; }
.input-panel label { font-weight: 600; color: #333; }
.btn-laden {
background: #8B2635 !important; color: white !important;
border: none !important; border-radius: 4px !important;
padding: 8px 20px !important; font-weight: 600 !important; cursor: pointer;
}
.btn-laden:hover { background: #6d1e29 !important; }
#download_word {
background: #8B2635; color: white; border: none;
font-weight: 600; padding: 8px 20px; border-radius: 4px;
}
#download_word:hover { background: #6d1e29; color: white; }
.alert-fehler {
background: #FFEBEE; border-left: 5px solid #C62828;
padding: 12px 16px; border-radius: 4px; color: #B71C1C;
margin-bottom: 12px; font-weight: 500;
}
.alert-warnung {
background: #FFF3E0; border-left: 5px solid #E65100;
padding: 10px 16px; border-radius: 4px; color: #BF360C;
margin-bottom: 12px; font-size: 0.93em; font-weight: 500;
}
.abschnitt-karte {
background: white; border-radius: 6px; padding: 20px 24px;
margin-bottom: 16px; box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,.12);
}
.abschnitt-titel {
color: #8B2635; font-size: 1.15rem; font-weight: 700;
border-bottom: 2px solid #8B2635; padding-bottom: 8px; margin-bottom: 14px;
}
.meta-block { margin-bottom: 10px; color: #555; font-size: 0.95em; }
.meta-block strong { color: #222; }
.score-zahl { font-size: 2.2rem; font-weight: 800; color: #8B2635; }
.tabelle-skalen { width: 100%; border-collapse: collapse; margin-top: 4px; }
.tabelle-skalen th, .tabelle-skalen td {
padding: 7px 10px; border-bottom: 1px solid #eee; text-align: left; font-size: 0.93em;
}
.tabelle-skalen th { background: #8B2635; color: white; font-weight: 600; }
.stanine-badge {
border-radius: 12px; padding: 2px 12px; font-weight: 700;
font-size: 0.85em; white-space: nowrap; display: inline-block;
}
.stanine-badge-niedrig { background: #4CAF50; color: white; }
.stanine-badge-mittel { background: #9E9E9E; color: white; }
.stanine-badge-hoch { background: #B71C1C; color: white; }
.item-zeile {
display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;
padding: 6px 0; border-bottom: 1px solid #F0F0F0;
}
.item-nr { font-weight: 600; color: #8B2635; min-width: 30px; flex-shrink: 0; }
.item-text { flex: 1; color: #333; font-size: 0.92em; }
.stufe-badge {
border-radius: 4px; padding: 2px 9px; font-weight: 700;
font-size: 0.82em; white-space: nowrap; display: inline-block; flex-shrink: 0;
}
.stufe-badge-0 { background: #4CAF50; color: white; }
.stufe-badge-1 { background: #F48FB1; color: #333333; }
.stufe-badge-2 { background: #EF5350; color: white; }
.stufe-badge-3 { background: #B71C1C; color: white; }
.stufe-badge-4 { background: #4A0000; color: white; }
.stufe-badge-fehlend { background: #E0E0E0; color: #444444; }
details summary {
cursor: pointer; font-weight: 600; color: #8B2635; padding: 6px 0;
}
"
app_css = gsub("#8B2635", AKZENT_FARBE, app_css, fixed = TRUE)
ui = fluidPage(
tags$head(
tags$meta(charset = "UTF-8"),
tags$style(HTML(app_css))
),
div(class = "app-header",
tags$h2("IIP-C Inventar zur Erfassung Interpersonaler Probleme (Kurzform)"),
tags$p("Auswertung nach Oktantenskalen (PANO) und Gesamtwert (IIPges), ipsativ, mit Stanine-Normierung")
),
div(class = "container-fluid",
div(class = "input-panel",
div(style = "min-width: 360px; white-space: nowrap;",
textInput("pseudonym",
label = tagList(
"Pseudonym",
tags$span(style = "font-weight: normal; font-style: italic; font-size: 0.78em; color: #888; margin-left: 4px; white-space: nowrap;",
"optional, hat Vorrang vor Chiffre")
),
placeholder = "optional", width = "340px")
),
div(style = "min-width: 200px;",
textInput("chiffre", label = "Patientenchiffre",
placeholder = "z.B. P000123", width = "100%")
),
actionButton("btn_suchen", "Auswerten", class = "btn btn-primary btn-laden"),
div(style = "margin-left: auto;",
downloadButton("download_word", "Word-Export (.docx)")
)
),
uiOutput("fehler_ui"),
uiOutput("warnung_ui"),
uiOutput("ergebnis_ui")
)
)
# Word-Export ####
erstelle_iipc_docx = function(erg) {
doc = read_docx()
fp_titel = fp_text(color = AKZENT_FARBE, bold = TRUE, font.size = 18)
fp_abschnitt = fp_text(color = AKZENT_FARBE, bold = TRUE, font.size = 13)
fp_label = fp_text(bold = TRUE, font.size = 11)
fp_normal = fp_text(font.size = 11)
fp_disclaimer = fp_text(font.size = 9, italic = TRUE, color = "#777777")
fp_warnung = fp_text(font.size = 10, italic = TRUE, color = "#BF360C")
geschlecht_anzeige = if (erg$geschlecht_key == "maenner") "männlich" else "weiblich"
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("IIP-C Auswertung", fp_titel)))
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext("Chiffre: ", fp_label), ftext(erg$chiffre, fp_normal),
ftext(" Ausfülldatum: ", fp_label), ftext(erg$datum_str, fp_normal)
))
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext("Geschlecht: ", fp_label), ftext(geschlecht_anzeige, fp_normal),
ftext(" Alter: ", fp_label), ftext(as.character(erg$alter), fp_normal)
))
for (w in erg$warnungen) {
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(w, fp_warnung)))
}
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
bild_pfad = tempfile(fileext = ".png")
ggsave(bild_pfad, plot = make_circumplex_plot(erg$oktanten_df),
width = 6.5, height = 6.5, dpi = 150, bg = "white")
doc = body_add_img(doc, src = bild_pfad, width = 5.5, height = 5.5)
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("IIPges", fp_abschnitt)))
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext(paste0(round(erg$iipges, 2), " / 32 Stanine: ", erg$iipges_stanine),
fp_text(bold = TRUE, font.size = 12, color = AKZENT_FARBE))
))
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Skalenübersicht", fp_abschnitt)))
for (i in seq_len(nrow(erg$oktanten_df))) {
z = erg$oktanten_df[i, ]
stanine_txt = paste0(z$stanine, if (z$anomalie) "*" else "")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext(paste0(z$skala, " (", z$bezeichnung, "): "), fp_label),
ftext(paste0("Rohwert ", round(z$rohwert, 2), ", ipsativ ", round(z$ipsativ, 2),
", Stanine ", stanine_txt), fp_normal)
))
}
if (erg$anomalie_aktiv) {
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(IIPC_ANOMALIE_FUSSNOTE,
fp_text(font.size = 9, italic = TRUE, color = "#666666"))))
}
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(IIPC_DISCLAIMER, fp_disclaimer)))
doc
}
# Server ####
server = function(input, output, session) {
observe({
query = parseQueryString(session$clientData$url_search)
if (!is.null(query$pseudonym) && nchar(trimws(query$pseudonym)) > 0) {
updateTextInput(session, "pseudonym", value = trimws(query$pseudonym))
}
})
observe({
query = parseQueryString(session$clientData$url_search)
if (!is.null(query$chiffre) && nchar(trimws(query$chiffre)) > 0) {
updateTextInput(session, "chiffre", value = toupper(trimws(query$chiffre)))
}
})
# Skripte werden NICHT beim App-Start gesourct, nur beim Klick auf "Auswerten".
ergebnis_r = eventReactive(input$btn_suchen, {
chiffre = toupper(trimws(input$chiffre))
if (nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && nchar(chiffre) == 0) {
return(list(typ = "leere_eingabe", meldung = "Bitte Chiffre oder Pseudonym eingeben."))
}
if (nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && !grepl("^[A-Z][0-9]{6}$", chiffre)) {
return(list(typ = "format_fehler", chiffre = chiffre, meldung = paste0(
"Ungültige Chiffre '", chiffre, "'. Erwartetes Format: ein Großbuchstabe gefolgt von 6 Ziffern (z. B. P000123)."
)))
}
if (!file.exists(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT)) {
return(list(typ = "pfad_fehler",
meldung = paste0("Download-Skript nicht gefunden unter:\n", PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT)))
}
if (!file.exists(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT)) {
return(list(typ = "pfad_fehler",
meldung = paste0("Pseudonym-Skript nicht gefunden unter:\n", PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT)))
}
ok = tryCatch({
source(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT, local = FALSE)
list(ok = TRUE)
}, error = function(e) list(ok = FALSE, msg = e$message))
if (!ok$ok) return(list(typ = "skript_fehler", meldung = paste0("Fehler im Download-Skript: ", ok$msg)))
db_ordner = local({
ordner = dirname(normalizePath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, mustWork = FALSE))
gefunden = NULL
for (i in 1:5) {
if (file.exists(file.path(ordner, "pseudonyme.db"))) { gefunden = ordner; break }
elternteil = dirname(ordner)
if (elternteil == ordner) break
ordner = elternteil
}
gefunden
})
alter_wd = getwd()
wd_ziel = if (!is.null(db_ordner)) db_ordner else
dirname(normalizePath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, mustWork = FALSE))
on.exit(setwd(alter_wd), add = TRUE)
setwd(wd_ziel)
ok2 = tryCatch({
source(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, local = FALSE)
list(ok = TRUE)
}, error = function(e) list(ok = FALSE, msg = e$message))
if (!ok2$ok) return(list(typ = "skript_fehler", meldung = paste0("Fehler im Pseudonym-Skript: ", ok2$msg)))
if (!exists("daten_iipc", envir = .GlobalEnv)) {
return(list(typ = "objekt_fehler",
meldung = "Objekt 'daten_iipc' wurde nach dem Sourcen des Download-Skripts nicht gefunden."))
}
if (!exists("pseudo", envir = .GlobalEnv)) {
return(list(typ = "objekt_fehler",
meldung = "Objekt 'pseudo' wurde nach dem Sourcen des Pseudonym-Skripts nicht gefunden."))
}
daten = get("daten_iipc", envir = .GlobalEnv)
pseudo_df = get("pseudo", envir = .GlobalEnv)
if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) {
pw_treffer = pseudo_df[pseudo_df$pseudonym == trimws(input$pseudonym), ]
if (nrow(pw_treffer) > 0) chiffre = toupper(trimws(pw_treffer$chiffre[1]))
}
treffer_pseudo = pseudo_df[pseudo_df$chiffre == chiffre, ]
if (nrow(treffer_pseudo) == 0) {
return(list(typ = "chiffre_unbekannt",
meldung = paste0("Chiffre '", chiffre, "' wurde in der Pseudonym-Datenbank nicht gefunden.")))
}
alle_session_ids = unique(treffer_pseudo$pseudonym)
if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) alle_session_ids = trimws(input$pseudonym)
treffer_daten = daten[daten$session %in% alle_session_ids, ]
if (nrow(treffer_daten) == 0) {
return(list(typ = "kein_datensatz", meldung = paste0(
"Kein IIP-C-Datensatz für Chiffre '", chiffre, "' gefunden. (",
length(alle_session_ids), " Pseudonym(e) geprüft)"
)))
}
warnungen = c()
if (nrow(treffer_daten) > 1) {
zeitspalte = if ("created" %in% colnames(treffer_daten)) "created"
else if ("ended" %in% colnames(treffer_daten)) "ended"
else NA_character_
if (!is.na(zeitspalte)) {
treffer_daten = treffer_daten[order(treffer_daten[[zeitspalte]], decreasing = TRUE), ]
datum_neu = tryCatch(
format(as.POSIXct(treffer_daten[[zeitspalte]][1]), "%d.%m.%Y %H:%M"),
error = function(e) "unbekanntes Datum"
)
warnungen = c(warnungen, paste0(
"Mehrere Ausfüllungen gefunden (", nrow(treffer_daten), " Einträge). ",
"Angezeigt wird die neueste vom ", datum_neu, "."
))
} else {
warnungen = c(warnungen, paste0(
"Mehrere Ausfüllungen gefunden (", nrow(treffer_daten), " Einträge), keine Zeitstempelspalte ",
"zur Auswahl der neuesten gefunden. Der erste Treffer wird angezeigt."
))
}
treffer_daten = treffer_daten[1, , drop = FALSE]
}
zeile = treffer_daten[1, , drop = FALSE]
# Ausfuelldatum defensiv: 'created' -> 'ended' -> Sys.Date() mit sichtbarer Warnung.
ausfuelldatum = NULL
if ("created" %in% colnames(zeile) && !is.na(zeile[["created"]][1])) {
ausfuelldatum = tryCatch(as.POSIXct(zeile[["created"]][1]), error = function(e) NULL)
}
if (is.null(ausfuelldatum) && "ended" %in% colnames(zeile) && !is.na(zeile[["ended"]][1])) {
ausfuelldatum = tryCatch(as.POSIXct(zeile[["ended"]][1]), error = function(e) NULL)
}
if (is.null(ausfuelldatum)) {
ausfuelldatum = Sys.time()
warnungen = c(warnungen, paste0(
"Ausfülldatum konnte nicht aus den Exportdaten ermittelt werden ('created'/'ended' fehlen ",
"oder sind leer) - Downloaddatum wird stattdessen verwendet."
))
}
datum_str = format(as.POSIXct(ausfuelldatum), "%d.%m.%Y")
geschlecht_key = iipc_get_geschlecht(daten[["iipc_geschlecht"]], zeile[["iipc_geschlecht"]])
alter = suppressWarnings(as.numeric(zeile[["iipc_alter"]][1]))
if (is.na(geschlecht_key)) {
return(list(typ = "daten_fehler", meldung = paste0(
"Geschlecht konnte nicht aus 'iipc_geschlecht' ermittelt werden (labels-Attribut fehlt oder ",
"enthält keinen der erwarteten Werte 'männlich'/'weiblich')."
)))
}
if (is.na(alter)) {
return(list(typ = "daten_fehler", meldung = "Alter konnte nicht aus 'iipc_alter' ermittelt werden."))
}
alterskategorie = iipc_alterskategorie(alter)
norm_spalte = iipc_norm_spalte(geschlecht_key, alterskategorie)
item_vars = paste0("iipc_", sprintf("%02d", 1:64))
item_werte = sapply(item_vars, function(v) iipc_get_level(daten[[v]], zeile[[v]]))
names(item_werte) = as.character(1:64)
n_fehlend = sum(is.na(item_werte))
if (n_fehlend >= 4) warnungen = c(IIPC_MISSING_WARNUNG, warnungen)
oktanten_rohwerte = sapply(IIPC_SKALEN_REIHENFOLGE, function(sk) {
sum(item_werte[as.character(IIPC_SKALEN_ITEMS[[sk]])], na.rm = TRUE)
})
iipges = sum(oktanten_rohwerte) / 8
oktanten_df = data.frame(
skala = IIPC_SKALEN_REIHENFOLGE,
bezeichnung = unname(IIPC_SKALEN_NAMEN[IIPC_SKALEN_REIHENFOLGE]),
rohwert = unname(oktanten_rohwerte),
stringsAsFactors = FALSE
)
oktanten_df$ipsativ = oktanten_df$rohwert - iipges
oktanten_df$stanine = vapply(seq_len(nrow(oktanten_df)), function(i) {
tabelle = IIPC_NORMTABELLEN[[oktanten_df$skala[i]]]
iipc_stanine(tabelle, norm_spalte, oktanten_df$ipsativ[i])
}, integer(1))
oktanten_df$anomalie = vapply(seq_len(nrow(oktanten_df)), function(i) {
iipc_ist_anomalie(oktanten_df$skala[i], norm_spalte)
}, logical(1))
oktanten_df$kategorie = vapply(oktanten_df$stanine, iipc_stanine_kategorie, character(1))
iipges_tabelle = IIPC_NORMTABELLEN[["IIPges"]]
iipges_stanine = iipc_stanine(iipges_tabelle, norm_spalte, iipges)
iipges_kategorie = iipc_stanine_kategorie(iipges_stanine)
anomalie_aktiv = any(oktanten_df$anomalie)
item_info = data.frame(
item_nr = 1:64,
var = item_vars,
stringsAsFactors = FALSE
)
item_info$skala = vapply(item_info$item_nr, function(i) {
treffer = names(IIPC_SKALEN_ITEMS)[vapply(IIPC_SKALEN_ITEMS, function(v) i %in% v, logical(1))]
if (length(treffer) == 0) NA_character_ else treffer[1]
}, character(1))
item_info$text = vapply(item_info$var, function(v) iipc_item_text(daten, v), character(1))
item_info$wert = unname(item_werte[as.character(item_info$item_nr)])
item_info$anker = vapply(seq_len(nrow(item_info)), function(i) {
iipc_get_anker(daten[[item_info$var[i]]], zeile[[item_info$var[i]]], item_info$wert[i])
}, character(1))
list(
typ = "ok",
chiffre = chiffre,
datum_str = datum_str,
warnungen = warnungen,
geschlecht_key = geschlecht_key,
alter = alter,
norm_spalte = norm_spalte,
item_werte = item_werte,
n_fehlend = n_fehlend,
oktanten_df = oktanten_df,
iipges = iipges,
iipges_stanine = iipges_stanine,
iipges_kategorie = iipges_kategorie,
anomalie_aktiv = anomalie_aktiv,
item_info = item_info
)
})
output$fehler_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = ergebnis_r()
if (d$typ != "ok") div(class = "alert-fehler", d$meldung) else NULL
})
output$warnung_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = ergebnis_r()
if (d$typ != "ok" || length(d$warnungen) == 0) return(NULL)
tagList(lapply(d$warnungen, function(w) div(class = "alert-warnung", w)))
})
output$ergebnis_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = ergebnis_r()
if (d$typ != "ok") return(NULL)
geschlecht_anzeige = if (d$geschlecht_key == "maenner") "männlich" else "weiblich"
tabelle_zeilen = lapply(seq_len(nrow(d$oktanten_df)), function(i) {
z = d$oktanten_df[i, ]
tags$tr(
tags$td(z$skala),
tags$td(z$bezeichnung),
tags$td(round(z$rohwert, 2)),
tags$td(round(z$ipsativ, 2)),
tags$td(
span(class = paste0("stanine-badge stanine-badge-", z$kategorie),
paste0(z$stanine, if (z$anomalie) "*" else ""))
)
)
})
tabelle_zeilen = c(tabelle_zeilen, list(
tags$tr(
tags$td(tags$strong("IIPges")),
tags$td(""),
tags$td(round(d$iipges, 2)),
tags$td(""),
tags$td(
span(class = paste0("stanine-badge stanine-badge-", d$iipges_kategorie), d$iipges_stanine)
)
)
))
items_sektionen = lapply(IIPC_SKALEN_REIHENFOLGE, function(sk) {
items_sk = d$item_info[d$item_info$skala == sk, ]
tags$details(
tags$summary(paste0(sk, " ", IIPC_SKALEN_NAMEN[[sk]])),
lapply(seq_len(nrow(items_sk)), function(i) {
it = items_sk[i, ]
sk_wert = if (!is.na(it$wert) && it$wert >= 0 && it$wert <= 4) as.character(it$wert) else "fehlend"
badge_txt = if (sk_wert == "fehlend") "fehlend" else paste0(it$wert, " ", it$anker)
div(class = "item-zeile",
div(class = "item-nr", paste0(it$item_nr, ".")),
div(class = "item-text", it$text),
span(class = paste0("stufe-badge stufe-badge-", sk_wert), badge_txt)
)
})
)
})
div(class = "abschnitt-karte",
div(class = "abschnitt-titel", "IIP-C Auswertung"),
div(class = "meta-block",
tags$strong("Chiffre: "), d$chiffre,
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$strong("Ausfülldatum: "), d$datum_str,
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$strong("Geschlecht: "), geschlecht_anzeige,
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$strong("Alter: "), d$alter
),
tags$hr(),
fluidRow(
column(3,
div(class = "score-zahl", round(d$iipges, 2)),
div("IIPges (032)", style = "color:#555;"),
div(style = "margin-top: 6px;",
span(class = paste0("stanine-badge stanine-badge-", d$iipges_kategorie),
paste0("Stanine ", d$iipges_stanine))
)
),
column(9, plotOutput("circumplex_plot", height = "460px"))
),
tags$hr(),
div(class = "abschnitt-titel", "Skalenübersicht"),
tags$table(class = "tabelle-skalen",
tags$thead(tags$tr(
tags$th("Kürzel"), tags$th("Bezeichnung"), tags$th("Rohwert"),
tags$th("Ipsativer Wert"), tags$th("Stanine")
)),
tags$tbody(tabelle_zeilen)
),
if (d$anomalie_aktiv) div(class = "alert-warnung", style = "margin-top: 12px;", IIPC_ANOMALIE_FUSSNOTE),
tags$hr(),
div(class = "abschnitt-titel", "Einzelitems nach Skala"),
items_sektionen
)
})
output$circumplex_plot = renderPlot({
req(input$btn_suchen)
d = ergebnis_r()
req(identical(d$typ, "ok"))
make_circumplex_plot(d$oktanten_df)
}, bg = "transparent")
output$download_word = downloadHandler(
filename = function() {
d = tryCatch(ergebnis_r(), error = function(e) NULL)
chiffre_esc = if (is.list(d) && identical(d$typ, "ok")) gsub("[^A-Za-z0-9]", "", d$chiffre) else "export"
datum = if (is.list(d) && identical(d$typ, "ok") && !is.null(d$datum_str))
tryCatch(format(as.Date(d$datum_str, "%d.%m.%Y"), "%Y%m%d"), error = function(e) format(Sys.Date(), "%Y%m%d"))
else format(Sys.Date(), "%Y%m%d")
paste0("IIPC_", chiffre_esc, "_", datum, ".docx")
},
content = function(file) {
d = tryCatch(ergebnis_r(), error = function(e) NULL)
daten_ok = is.list(d) && identical(d$typ, "ok")
if (!daten_ok) {
doc = read_docx()
doc = body_add_par(doc,
"Kein Datensatz geladen. Bitte zuerst Chiffre oder Pseudonym eingeben und 'Auswerten' klicken.",
style = "Normal")
print(doc, target = file)
return()
}
doc = tryCatch(
erstelle_iipc_docx(d),
error = function(e) {
err_doc = read_docx()
body_add_par(err_doc,
paste0("Fehler beim Erstellen des Word-Dokuments: ", e$message),
style = "Normal")
}
)
print(doc, target = file)
}
)
}
# Start ####
shinyApp(ui, server)

View file

@ -0,0 +1,12 @@
zeile,maenner_17_25,maenner_25_35,maenner_35_50,maenner_ab50,frauen_17_25,frauen_25_35,frauen_35_50,frauen_ab50
Mittelwert,-2.13,-3.03,-2.58,-2,-1.9,-1.58,-3.68,-3.23
SD,3.46,3.66,4.09,3.07,3.75,3.46,3.85,3.2
stanine_1,-8.7,-9.5,-9.4,-8,-8.3,-8.5,-11.1,-9.8
stanine_2,-6.3,-7.7,-6.8,-5.9,-6.1,-5.9,-8.1,-7.1
stanine_3,-4.7,-5.7,-5.3,-3.9,-4.6,-3.9,-6.4,-5.5
stanine_4,-2.8,-3.8,-3.5,-2.5,-2.8,-2,-4.7,-3.6
stanine_5,-0.8,-2.2,-1.9,-1,-0.7,-0.4,-3,-2.3
stanine_6,0.7,-0.5,-0.2,0.4,0.9,1.1,-0.7,-0.7
stanine_7,2.3,1.5,1.4,1.6,3.1,2.9,1,0.6
stanine_8,3.2,3.6,5.3,3.1,4.9,4.4,2.9,2
stanine_9,3.2,3.6,5.3,3.1,4.9,4.4,2.9,2
1 zeile maenner_17_25 maenner_25_35 maenner_35_50 maenner_ab50 frauen_17_25 frauen_25_35 frauen_35_50 frauen_ab50
2 Mittelwert -2.13 -3.03 -2.58 -2 -1.9 -1.58 -3.68 -3.23
3 SD 3.46 3.66 4.09 3.07 3.75 3.46 3.85 3.2
4 stanine_1 -8.7 -9.5 -9.4 -8 -8.3 -8.5 -11.1 -9.8
5 stanine_2 -6.3 -7.7 -6.8 -5.9 -6.1 -5.9 -8.1 -7.1
6 stanine_3 -4.7 -5.7 -5.3 -3.9 -4.6 -3.9 -6.4 -5.5
7 stanine_4 -2.8 -3.8 -3.5 -2.5 -2.8 -2 -4.7 -3.6
8 stanine_5 -0.8 -2.2 -1.9 -1 -0.7 -0.4 -3 -2.3
9 stanine_6 0.7 -0.5 -0.2 0.4 0.9 1.1 -0.7 -0.7
10 stanine_7 2.3 1.5 1.4 1.6 3.1 2.9 1 0.6
11 stanine_8 3.2 3.6 5.3 3.1 4.9 4.4 2.9 2
12 stanine_9 3.2 3.6 5.3 3.1 4.9 4.4 2.9 2

View file

@ -0,0 +1,12 @@
zeile,maenner_17_25,maenner_25_35,maenner_35_50,maenner_ab50,frauen_17_25,frauen_25_35,frauen_35_50,frauen_ab50
Mittelwert,-1.77,-2.02,-2.71,-0.28,-1.26,-1.05,-2.16,-1.5
SD,2.96,3.78,3.28,3.71,4.18,3.53,4.35,3.41
stanine_1,-6.5,-9.6,-8.4,-7,-8.3,-7.4,-9.9,-8.2
stanine_2,-5.3,-6.4,-6.8,-4.7,-6.3,-5.2,-7.6,-5.4
stanine_3,-4,-4.8,-5.3,-2.8,-3.9,-3.5,-5,-4
stanine_4,-2.7,-3,-3.3,-1,-2,-1.8,-2.8,-1.8
stanine_5,-1,-0.8,-1.4,0.7,-0.2,-0.3,-1,-0.6
stanine_6,0.5,1.1,-0.2,2.5,2,1.5,0.5,1
stanine_7,1.7,2,1.6,4.4,3.7,3.6,3,2.6
stanine_8,4.1,3.6,3.2,6,5.9,5.1,5.7,5.3
stanine_9,4.1,3.6,3.2,6,5.9,5.1,5.7,5.3
1 zeile maenner_17_25 maenner_25_35 maenner_35_50 maenner_ab50 frauen_17_25 frauen_25_35 frauen_35_50 frauen_ab50
2 Mittelwert -1.77 -2.02 -2.71 -0.28 -1.26 -1.05 -2.16 -1.5
3 SD 2.96 3.78 3.28 3.71 4.18 3.53 4.35 3.41
4 stanine_1 -6.5 -9.6 -8.4 -7 -8.3 -7.4 -9.9 -8.2
5 stanine_2 -5.3 -6.4 -6.8 -4.7 -6.3 -5.2 -7.6 -5.4
6 stanine_3 -4 -4.8 -5.3 -2.8 -3.9 -3.5 -5 -4
7 stanine_4 -2.7 -3 -3.3 -1 -2 -1.8 -2.8 -1.8
8 stanine_5 -1 -0.8 -1.4 0.7 -0.2 -0.3 -1 -0.6
9 stanine_6 0.5 1.1 -0.2 2.5 2 1.5 0.5 1
10 stanine_7 1.7 2 1.6 4.4 3.7 3.6 3 2.6
11 stanine_8 4.1 3.6 3.2 6 5.9 5.1 5.7 5.3
12 stanine_9 4.1 3.6 3.2 6 5.9 5.1 5.7 5.3

View file

@ -0,0 +1,12 @@
zeile,maenner_17_25,maenner_25_35,maenner_35_50,maenner_ab50,frauen_17_25,frauen_25_35,frauen_35_50,frauen_ab50
Mittelwert,0.95,1.31,0.29,0.24,1.03,0.95,1.39,0.3
SD,4.57,4.63,3.72,3.67,4.66,3.77,4.51,4.54
stanine_1,-6,-6.5,-8,-6,-6.4,-5.3,-7,-7.1
stanine_2,-4.4,-3.8,-3.6,-3.9,-4.7,-2.8,-3.3,-6.1
stanine_3,-2.3,-2.5,-2.2,-2.5,-2.5,-1.8,-2.2,-3.4
stanine_4,-0.1,-0.2,-0.3,-0.7,-0.1,-0.4,0.1,-0.3
stanine_5,1.6,2.2,1,1.1,2,1.9,2.5,1.5
stanine_6,4.1,5.3,2.5,2.6,4.1,3.7,4.5,3.7
stanine_7,7.1,7.7,5.2,5,7.7,5.5,7.5,6.5
stanine_8,10.1,9.9,7.6,8.8,9.4,8.3,10.1,8.3
stanine_9,10.1,9.9,7.6,8.8,9.4,8.3,10.1,8.3
1 zeile maenner_17_25 maenner_25_35 maenner_35_50 maenner_ab50 frauen_17_25 frauen_25_35 frauen_35_50 frauen_ab50
2 Mittelwert 0.95 1.31 0.29 0.24 1.03 0.95 1.39 0.3
3 SD 4.57 4.63 3.72 3.67 4.66 3.77 4.51 4.54
4 stanine_1 -6 -6.5 -8 -6 -6.4 -5.3 -7 -7.1
5 stanine_2 -4.4 -3.8 -3.6 -3.9 -4.7 -2.8 -3.3 -6.1
6 stanine_3 -2.3 -2.5 -2.2 -2.5 -2.5 -1.8 -2.2 -3.4
7 stanine_4 -0.1 -0.2 -0.3 -0.7 -0.1 -0.4 0.1 -0.3
8 stanine_5 1.6 2.2 1 1.1 2 1.9 2.5 1.5
9 stanine_6 4.1 5.3 2.5 2.6 4.1 3.7 4.5 3.7
10 stanine_7 7.1 7.7 5.2 5 7.7 5.5 7.5 6.5
11 stanine_8 10.1 9.9 7.6 8.8 9.4 8.3 10.1 8.3
12 stanine_9 10.1 9.9 7.6 8.8 9.4 8.3 10.1 8.3

View file

@ -0,0 +1,12 @@
zeile,maenner_17_25,maenner_25_35,maenner_35_50,maenner_ab50,frauen_17_25,frauen_25_35,frauen_35_50,frauen_ab50
Mittelwert,2.02,4.1,3.13,0.6,1.02,1.86,4.39,3.07
SD,4.09,4.2,4.3,4.17,4.44,4.02,4.39,3.94
stanine_1,-6,-3,-4.7,-6.1,-5.7,-4.8,-2.8,-3.2
stanine_2,-3.5,-1,-2.3,-4.2,-3.3,-2.5,-0.7,-1.1
stanine_3,-0.5,1.1,0,-2.7,-1.3,-1.3,0.8,-0.4
stanine_4,1.5,2.6,2,-0.4,0.4,0.5,3.1,1.6
stanine_5,3.2,5.2,4.5,1.1,2.9,2.8,6,3.9
stanine_6,5,7.7,6.8,3.6,5.5,5.1,7.6,6
stanine_7,7.1,9.9,8.7,5.7,7.3,7.6,10,8.4
stanine_8,9.1,11.3,10.6,9.8,10.8,9.9,12.5,12
stanine_9,9.1,11.3,10.6,9.8,10.8,9.9,12.5,12
1 zeile maenner_17_25 maenner_25_35 maenner_35_50 maenner_ab50 frauen_17_25 frauen_25_35 frauen_35_50 frauen_ab50
2 Mittelwert 2.02 4.1 3.13 0.6 1.02 1.86 4.39 3.07
3 SD 4.09 4.2 4.3 4.17 4.44 4.02 4.39 3.94
4 stanine_1 -6 -3 -4.7 -6.1 -5.7 -4.8 -2.8 -3.2
5 stanine_2 -3.5 -1 -2.3 -4.2 -3.3 -2.5 -0.7 -1.1
6 stanine_3 -0.5 1.1 0 -2.7 -1.3 -1.3 0.8 -0.4
7 stanine_4 1.5 2.6 2 -0.4 0.4 0.5 3.1 1.6
8 stanine_5 3.2 5.2 4.5 1.1 2.9 2.8 6 3.9
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10 stanine_7 7.1 9.9 8.7 5.7 7.3 7.6 10 8.4
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3019
IIP-C/renv.lock Normal file

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14
IIP-C/setup_renv.R Normal file
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# Einmalig ausfuehren, bevor die App zum ersten Mal gestartet wird.
# Initialisiert renv und installiert alle benoetigten Pakete.
#
# DBI und RSQLite werden vom gesourcten Pseudonym-Skript benoetigt,
# nicht direkt von der App selbst.
renv::init()
pkgs <- c("shiny", "dplyr", "ggplot2", "haven", "officer", "DBI", "RSQLite", "formr")
install.packages(pkgs)
renv::snapshot()
message("Setup abgeschlossen. App starten mit: shiny::runApp()")