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Jonas Karneboge 2026-09-22 18:35:43 +02:00
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911
STAI/app.R Normal file
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@ -0,0 +1,911 @@
# Präambel ####
PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT = "../API/get_data_stai.R"
PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT = "../get_pseudo.R"
PFAD_NORMTABELLEN = "normtabellen"
AKZENT_FARBE = "#8B2635"
STAI_DISCLAIMER = paste0(
"Diese Auswertung ist ein Hilfsmittel fuer klinisches Fachpersonal und ersetzt ",
"keine klinische Diagnose. Die Interpretation obliegt der behandelnden Person. ",
"Fuer die State-Skala existieren laut Testmanual keine Normtabellen; fuer die ",
"Trait-Skala ist kein fester klinischer Cutoff definiert."
)
# Verlauf gruen -> dunkelrot entspricht den 4 Antwortstufen 1-4 NACH Umpolung
# (Stufe = Ausmass der angezeigten Angst durch diese Antwort, nicht der Rohwert -
# bei Umkehr-Items zeigt sonst z.B. "sehr ruhig" faelschlich als dunkelrot an).
STAI_BADGE_FARBEN = c(
"1" = "#4CAF50",
"2" = "#F48FB1",
"3" = "#EF5350",
"4" = "#B71C1C"
)
STAI_BADGE_TEXT_FARBEN = c(
"1" = "white",
"2" = "#333333",
"3" = "white",
"4" = "white"
)
library(shiny)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(haven)
library(officer)
library(DBI)
library(RSQLite)
# 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 = normalizePath(absPath(PFAD_NORMTABELLEN), mustWork = TRUE)
# Helper ####
# Entfernt Markdown-Reste aus formr-Itemtexten: fuehrende, escapete Itemnummer
# ("1\\. ...") und Fettschrift-Sternchen. Wird an jeder Stelle verwendet, an der
# Itemtext oder Introtext angezeigt wird (UI und Word-Export gleichermassen).
bereinige_markdown = function(text) {
x = as.character(text)
x = ifelse(is.na(x), "", x)
x = gsub("^\\d+\\\\\\.\\s*", "", x)
x = gsub("\\*\\*", "", x)
x = trimws(x)
x
}
# Feste Ankertexte laut STAI-G-Testheft, nur als Fallback wenn das labels-Attribut
# der Originalspalte fehlt oder leer ist, der Spaltenwert aber bereits eine Zahl
# 1-4 ist.
stai_anker_fest = list(
state = c("ueberhaupt nicht", "ein wenig", "ziemlich", "sehr"),
trait = c("fast nie", "manchmal", "oft", "fast immer")
)
# Extrahiert Rohwert (1-4) und Antworttext eines einzelnen STAI-Items.
# Das Exportverhalten von formr-Items vom Typ "mc" (im Unterschied zu "mc_button")
# ist in dieser Kombination nicht am realen Export verifiziert - deshalb wird hier
# NIE der numerische Rohcode direkt uebernommen. Stattdessen bestimmt die
# aufsteigend sortierte Rangfolge der Werte im labels-Attribut den Rohwert 1-4;
# der Antworttext ist der zugehoerige Attribut-Name. Ist das Attribut leer, aber
# der Spaltenwert bereits eine Zahl 1-4, wird diese Zahl direkt uebernommen (Text
# dann aus dem festen Mapping). Ist der Wert weder so noch so zuordenbar: NA.
stai_item_extrahieren = function(spalten_wert, spalten_labels, skala) {
if (length(spalten_wert) == 0 || is.na(spalten_wert[1])) {
return(list(wert = NA_real_, antwort = NA_character_))
}
wert_roh = spalten_wert[1]
if (!is.null(spalten_labels) && length(spalten_labels) > 0) {
reihenfolge = order(as.vector(spalten_labels))
lbl_sortiert = spalten_labels[reihenfolge]
pos = which(as.vector(lbl_sortiert) == suppressWarnings(as.numeric(wert_roh)))
if (length(pos) > 0 && pos[1] >= 1 && pos[1] <= 4) {
return(list(wert = as.numeric(pos[1]), antwort = names(lbl_sortiert)[pos[1]]))
}
}
wert_num = suppressWarnings(as.numeric(wert_roh))
if (!is.na(wert_num) && wert_num %in% 1:4) {
return(list(wert = wert_num, antwort = stai_anker_fest[[skala]][wert_num]))
}
list(wert = NA_real_, antwort = NA_character_)
}
# Loest den Antworttext einer labelled Spalte ueber deren labels-Attribut auf,
# NIE ueber den Rohwert direkt (z.B. bei geschlecht, dessen 1/2-Kodierung nicht
# feststeht).
stai_label_text = function(spalten_wert, spalten_labels) {
if (length(spalten_wert) == 0 || is.na(spalten_wert[1])) return(NA_character_)
if (is.null(spalten_labels) || length(spalten_labels) == 0) return(NA_character_)
pos = which(as.vector(spalten_labels) == suppressWarnings(as.numeric(spalten_wert[1])))
if (length(pos) == 0) return(NA_character_)
trimws(names(spalten_labels)[pos[1]])
}
# Polt Item-Rohwerte um (Wert = 5 - Rohwert) fuer alle Items, deren Spaltenname
# in umkehr_namen vorkommt; alle uebrigen Items bleiben unveraendert.
stai_umpolen = function(werte, umkehr_namen) {
ergebnis = ifelse(names(werte) %in% umkehr_namen, 5 - werte, werte)
names(ergebnis) = names(werte)
ergebnis
}
# Wendet die Missing-Value-Regel je Skala an: >2 fehlende Items -> nicht
# auswertbar; 1-2 fehlende Items -> Schaetzwert aus vorhandenen Items,
# aufgerundet; 0 fehlende Items -> normale Summe.
stai_score = function(werte) {
n_missing = sum(is.na(werte))
if (n_missing > 2) {
return(list(rohwert = NA_real_, missing_n = n_missing, auswertbar = FALSE))
}
if (n_missing == 0) {
rohwert = sum(werte)
} else {
rohwert = ceiling(mean(werte, na.rm = TRUE) * length(werte))
}
list(rohwert = rohwert, missing_n = n_missing, auswertbar = TRUE)
}
# Bestimmt das Normtabellen-Suffix aus dem Alter. NA (inkl. Alter < 15) bedeutet
# Fallback auf die Gesamttabelle, wird vom Aufrufer sichtbar gemacht.
stai_altersgruppe = function(alter) {
if (is.na(alter) || alter < 15) return(NA_character_)
if (alter <= 29) return("_15_29")
if (alter <= 59) return("_30_59")
return("_60plus")
}
# Exakter Rohwert-Lookup in einer Normtabelle. Kein Treffer (Rohwert ausserhalb
# der Stichprobe) -> alle Werte NA, vom Aufrufer als "kein Normwert ausgewiesen"
# anzuzeigen statt eines erratenen/interpolierten Werts.
stai_normlookup = function(tabelle, rohwert) {
zeile = tabelle[tabelle$rohwert == rohwert, , drop = FALSE]
if (nrow(zeile) == 0) {
return(list(t_wert = NA_real_, stanine = NA_real_, prozentrang = NA_real_, gefunden = FALSE))
}
list(
t_wert = suppressWarnings(as.numeric(zeile$t_wert[1])),
stanine = suppressWarnings(as.numeric(zeile$stanine[1])),
prozentrang = suppressWarnings(as.numeric(zeile$prozentrang[1])),
gefunden = TRUE
)
}
# Neutraler, farbzonenfreier Prozentrang-Balken (kein Cutoff, da im Manual
# keiner definiert ist).
stai_prozentrang_plot = function(prozentrang) {
df_marker = data.frame(x = prozentrang, y = 1)
ggplot() +
geom_segment(aes(x = 0, xend = 100, y = 1, yend = 1),
color = "#D9D9D9", linewidth = 10, lineend = "round") +
geom_point(data = df_marker, aes(x = x, y = y), shape = 24, size = 4.5,
color = "#444444", fill = "#444444") +
scale_x_continuous(limits = c(0, 100), breaks = c(0, 25, 50, 75, 100)) +
scale_y_continuous(limits = c(0.5, 1.5)) +
labs(x = "Prozentrang", y = NULL) +
theme_minimal(base_size = 12) +
theme(
axis.text.y = element_blank(),
axis.ticks.y = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank()
)
}
# Datenaufbereitung ####
stai_state_umkehr_items = c(
stai_state_01 = TRUE, stai_state_02 = TRUE, stai_state_05 = TRUE, stai_state_08 = TRUE,
stai_state_10 = TRUE, stai_state_11 = TRUE, stai_state_15 = TRUE, stai_state_16 = TRUE,
stai_state_19 = TRUE, stai_state_20 = TRUE
)
stai_trait_umkehr_items = c(
stai_trait_01 = TRUE, stai_trait_06 = TRUE, stai_trait_07 = TRUE, stai_trait_10 = TRUE,
stai_trait_13 = TRUE, stai_trait_16 = TRUE, stai_trait_19 = TRUE
)
stai_normtabellen_dateien = c(
frauen_gesamt = "frauen_gesamt.csv", frauen_15_29 = "frauen_15_29.csv",
frauen_30_59 = "frauen_30_59.csv", frauen_60plus = "frauen_60plus.csv",
maenner_gesamt = "maenner_gesamt.csv", maenner_15_29 = "maenner_15_29.csv",
maenner_30_59 = "maenner_30_59.csv", maenner_60plus = "maenner_60plus.csv"
)
stai_normtabellen = list()
for (schluessel in names(stai_normtabellen_dateien)) {
datei = stai_normtabellen_dateien[[schluessel]]
pfad = file.path(PFAD_NORMTABELLEN, datei)
if (!file.exists(pfad)) {
stop(paste0("Normtabelle nicht gefunden: ", pfad))
}
tab = tryCatch(
read.csv(pfad, stringsAsFactors = FALSE),
error = function(e) stop(paste0("Fehler beim Einlesen von '", datei, "': ", e$message))
)
for (spalte in c("rohwert", "t_wert", "stanine", "prozentrang")) {
if (!(spalte %in% names(tab))) {
stop(paste0("Normtabelle '", datei, "' hat keine Spalte '", spalte, "'."))
}
}
stai_normtabellen[[schluessel]] = tab
}
# Bekannter Vorbehalt zur Datenqualitaet (noch nicht gegen die Originalquelle
# verifiziert): frauen_60plus, rohwert = 60 -> T-Wert-Monotonie-Anomalie (67 -> 66);
# maenner_60plus, rohwert = 60 -> Prozentrang-Monotonie-Anomalie (99 -> 98).
stai_bekannte_anomalien = list(
list(tabelle = "frauen_60plus", rohwert = 60),
list(tabelle = "maenner_60plus", rohwert = 60)
)
stai_ist_bekannte_anomalie = function(tabelle, rohwert) {
any(sapply(stai_bekannte_anomalien, function(a) {
identical(a$tabelle, tabelle) && !is.na(rohwert) && identical(a$rohwert, rohwert)
}))
}
# UI ####
app_css = "
body { font-family: 'Segoe UI', Arial, sans-serif; background: #f5f5f5; }
.container-fluid { max-width: 1100px; }
.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; }
.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;
}
.skalen-reihe { display: flex; gap: 16px; flex-wrap: wrap; }
.skalen-reihe .abschnitt-karte { flex: 1; min-width: 280px; }
.meta-block { margin-bottom: 10px; color: #555; font-size: 0.95em; }
.meta-block strong { color: #222; }
.rohwert-anzeige { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; color: #222; }
.rohwert-hinweis { color: #777; font-size: 0.88em; margin-top: 4px; }
.normtabelle-info { margin-bottom: 14px; color: #444; font-size: 0.92em; }
.disclaimer-block {
font-size: 0.82em; color: #777; font-style: italic;
margin-top: 10px; border-top: 1px solid rgba(0,0,0,.1); padding-top: 8px;
}
.item-zeile {
display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;
padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid #F0F0F0;
}
.item-nr { font-weight: 600; color: #8B2635; min-width: 22px; flex-shrink: 0; }
.item-text { flex: 2; color: #333; font-size: 0.92em; }
.item-antwort { flex: 1; display: flex; justify-content: flex-end; min-width: 140px; }
.antwort-badge {
display: inline-block; border-radius: 3px; padding: 2px 10px;
font-size: 0.85em; font-weight: 700; min-width: 90px; text-align: center;
flex-shrink: 0; background-color: #EDEDED; color: #444;
}
.antwort-badge-1 { background-color: #4CAF50; color: white; }
.antwort-badge-2 { background-color: #F48FB1; color: #333333; }
.antwort-badge-3 { background-color: #EF5350; color: white; }
.antwort-badge-4 { background-color: #B71C1C; color: white; }
.antwort-badge-fehlend { background-color: #FEECEB; color: #B71C1C; }
"
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$h2("STAI-G (State- und Trait-Angstskala)"),
tags$p("Einzelfall-Auswertung, kombinierte Erhebung")
),
div(class = "container-fluid",
div(class = "input-panel",
div(style = "min-width: 360px; white-space: nowrap;",
textInput("pseudonym",
label = tagList(
"Pseudonym",
tags$span(style = "font-weight: normal; font-style: italic; font-size: 0.78em; color: #888; margin-left: 4px; white-space: nowrap;",
"optional, hat Vorrang vor Chiffre")
),
placeholder = "optional", width = "340px")
),
div(style = "min-width: 200px;",
textInput("chiffre", label = "Patientenchiffre",
placeholder = "z.B. P000123", width = "100%")
),
actionButton("btn_suchen", "Auswerten", class = "btn btn-primary btn-laden"),
div(style = "margin-left: auto;",
downloadButton("download_word", "Word-Export (.docx)")
)
),
uiOutput("fehler_ui"),
uiOutput("warnung_mehrfach_ui"),
uiOutput("warnung_normtabelle_ui"),
uiOutput("normtabelle_auswahl_ui"),
uiOutput("ergebnis_ui")
)
)
# Word-Export ####
erstelle_stai_docx = function(erg) {
doc = read_docx()
fp_titel = fp_text(color = AKZENT_FARBE, bold = TRUE, font.size = 18)
fp_abschnitt = fp_text(color = AKZENT_FARBE, bold = TRUE, font.size = 13)
fp_label = fp_text(bold = TRUE, font.size = 11)
fp_normal = fp_text(font.size = 11)
fp_warnung = fp_text(font.size = 10, italic = TRUE, color = "#BF360C")
fp_disclaimer = fp_text(font.size = 9, italic = TRUE, color = "#777777")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("STAI-G", fp_titel)))
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext("Chiffre: ", fp_label), ftext(erg$chiffre, fp_normal),
ftext(" Ausfuelldatum: ", fp_label), ftext(erg$ausfuelldatum, fp_normal),
ftext(" Alter: ", fp_label),
ftext(if (is.na(erg$alter)) "nicht auswertbar" else as.character(erg$alter), fp_normal),
ftext(" Geschlecht: ", fp_label),
ftext(if (is.na(erg$geschlecht)) "nicht zuordenbar" else erg$geschlecht, fp_normal)
))
if (!is.null(erg$mehrere_treffer_warnung)) {
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
paste0("Mehrere Ausfuellungen gefunden (", erg$mehrere_treffer_warnung$n,
" Eintraege), es wird die neueste angezeigt."), fp_warnung
)))
}
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("State-Angst (aktueller Zustand)", fp_abschnitt)))
state_txt = if (isTRUE(erg$state_auswertbar)) {
sprintf("Rohwert: %d / 80", as.integer(erg$state_rohwert))
} else {
"nicht auswertbar (mehr als 2 fehlende Antworten)"
}
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(state_txt, fp_normal)))
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
"Kein Normvergleich moeglich, Skala zur Veraenderungsmessung konstruiert.", fp_disclaimer
)))
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext("Trait-Angst (allgemeine Aengstlichkeit)", fp_abschnitt)))
if (isTRUE(erg$trait_auswertbar)) {
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
sprintf("Rohwert: %d / 80", as.integer(erg$trait_rohwert)), fp_normal
)))
norm_txt = if (isTRUE(erg$trait_norm_gefunden)) {
sprintf("T-Wert: %s Stanine: %s Prozentrang: %s (Normtabelle: %s)",
format(erg$trait_t_wert), format(erg$trait_stanine),
format(erg$trait_prozentrang), erg$tabelle_verwendet)
} else {
sprintf("kein Normwert ausgewiesen (Bereich der Stichprobe verlassen) (Normtabelle: %s)",
erg$tabelle_verwendet)
}
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(norm_txt, fp_normal)))
if (!is.null(erg$tabelle_anomalie_hinweis)) {
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(erg$tabelle_anomalie_hinweis, fp_warnung)))
}
if (isTRUE(erg$altersgruppen_fallback)) {
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
"Alter ausserhalb der normierten Altersgruppen, es wurde die Gesamttabelle verwendet.",
fp_warnung
)))
}
} else {
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(
"nicht auswertbar (mehr als 2 fehlende Antworten)", fp_normal
)))
}
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
fuege_item_liste_hinzu = function(doc, titel, items) {
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(titel, fp_abschnitt)))
for (it in items) {
antwort_txt = if (is.na(it$wert) || is.na(it$antwort)) "nicht zuordenbar" else it$antwort
doc = body_add_fpar(doc, fpar(
ftext(sprintf("%2d. ", it$nr), fp_text(bold = TRUE, font.size = 10)),
ftext(paste0(it$text, " - "), fp_normal),
ftext(antwort_txt, fp_text(italic = TRUE, font.size = 10, color = "#555555"))
))
}
doc = body_add_par(doc, "", style = "Normal")
doc
}
doc = fuege_item_liste_hinzu(doc, "Trait-Items", erg$trait_items)
doc = fuege_item_liste_hinzu(doc, "State-Items", erg$state_items)
doc = body_add_fpar(doc, fpar(ftext(STAI_DISCLAIMER, fp_disclaimer)))
doc
}
# Server ####
server = function(input, output, session) {
# --- pseudonym-support-injection v1 ---
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)))
}
})
tabelle_override = reactiveVal(NULL)
erg_aktuell = eventReactive(input$btn_suchen, {
chiffre = toupper(trimws(input$chiffre))
if ((nchar(trimws(input$pseudonym)) == 0 && nchar(chiffre) == 0) || !(nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0 || grepl("^[A-Z][0-9]{6}$", chiffre))) {
return(list(typ = "format_fehler",
meldung = "Ungueltige Chiffre. Erwartet: ein Grossbuchstabe + 6 Ziffern (z.B. P000123)."))
}
fehlende_skripte = c(
if (!file.exists(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT)) PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT,
if (!file.exists(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT)) PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT
)
if (length(fehlende_skripte) > 0) {
return(list(typ = "pfad_fehler",
meldung = paste0("Skript(e) nicht gefunden:\n", paste(fehlende_skripte, collapse = "\n"))))
}
ok_dl = tryCatch(
{ source(PFAD_DOWNLOAD_SKRIPT, local = FALSE); list(ok = TRUE) },
error = function(e) list(ok = FALSE, msg = e$message)
)
if (!ok_dl$ok) {
return(list(typ = "skript_fehler",
meldung = paste0("Fehler im Download-Skript: ", ok_dl$msg)))
}
if (!exists("daten_stai_state_trait", envir = .GlobalEnv) ||
!is.data.frame(get("daten_stai_state_trait", envir = .GlobalEnv))) {
return(list(typ = "daten_fehler",
meldung = "Objekt 'daten_stai_state_trait' nach dem Sourcen nicht gefunden oder kein Dataframe."))
}
daten_stai_state_trait = get("daten_stai_state_trait", envir = .GlobalEnv)
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
})
if (is.null(db_ordner)) {
return(list(typ = "db_fehler",
meldung = paste0("pseudonyme.db nicht gefunden (bis 5 Ebenen oberhalb von ",
dirname(normalizePath(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, mustWork = FALSE)), " gesucht).")))
}
alter_wd = getwd()
setwd(db_ordner)
on.exit(setwd(alter_wd), add = TRUE)
ok_ps = tryCatch(
{ source(PFAD_PSEUDONYM_SKRIPT, local = FALSE)
if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) {
.pw_wert = trimws(input$pseudonym)
.pw_tab = get("pseudo", envir = .GlobalEnv)
.pw_treffer = .pw_tab[.pw_tab$pseudonym == .pw_wert, ]
if (nrow(.pw_treffer) > 0) chiffre = toupper(trimws(.pw_treffer$chiffre[1]))
}; list(ok = TRUE) },
error = function(e) list(ok = FALSE, msg = e$message)
)
if (!ok_ps$ok) {
return(list(typ = "db_fehler",
meldung = paste0("Fehler im Pseudonym-Skript: ", ok_ps$msg)))
}
if (!exists("pseudo", envir = .GlobalEnv) || !is.data.frame(get("pseudo", envir = .GlobalEnv))) {
return(list(typ = "db_fehler",
meldung = "Objekt 'pseudo' nach dem Sourcen nicht gefunden oder kein Dataframe."))
}
pseudo = get("pseudo", envir = .GlobalEnv)
treffer_ps = pseudo[toupper(trimws(as.character(pseudo$chiffre))) == chiffre, ]
if (nrow(treffer_ps) == 0) {
return(list(typ = "chiffre_nicht_gefunden",
meldung = paste0("Chiffre '", chiffre, "' wurde in der Pseudonym-Datenbank nicht gefunden.")))
}
session_ids = unique(as.character(treffer_ps$pseudonym))
if (nchar(trimws(input$pseudonym)) > 0) session_ids = trimws(input$pseudonym)
treffer_dat = daten_stai_state_trait[as.character(daten_stai_state_trait$session) %in% session_ids, , drop = FALSE]
if (nrow(treffer_dat) == 0) {
return(list(typ = "session_nicht_gefunden",
meldung = paste0("Kein STAI-Datensatz fuer Chiffre '", chiffre, "' gefunden. (",
length(session_ids), " Pseudonym(e) geprueft)")))
}
mehrere_treffer_warnung = NULL
if (nrow(treffer_dat) > 1) {
n = nrow(treffer_dat)
idx_neu = which.max(as.POSIXct(treffer_dat$created))
treffer_dat = treffer_dat[idx_neu, , drop = FALSE]
mehrere_treffer_warnung = list(n = n)
}
zeile = treffer_dat[1, , drop = FALSE]
ausfuelldatum = tryCatch(
format(as.POSIXct(zeile[["created"]][1]), "%d.%m.%Y"),
error = function(e) "unbekannt"
)
alter_roh = suppressWarnings(as.numeric(zeile[["alter"]][1]))
alter = if (!is.na(alter_roh) && alter_roh > 0) alter_roh else NA_real_
geschlecht_txt = stai_label_text(zeile[["geschlecht"]], attr(daten_stai_state_trait[["geschlecht"]], "labels"))
geschlecht = if (!is.na(geschlecht_txt) && grepl("^weiblich$", geschlecht_txt, ignore.case = TRUE)) {
"weiblich"
} else if (!is.na(geschlecht_txt) && grepl("^m(a|ä)nnlich$", geschlecht_txt, ignore.case = TRUE)) {
"maennlich"
} else {
NA_character_
}
extrahiere_items = function(praefix, skala) {
cols = sprintf("%s_%02d", praefix, 1:20)
lapply(cols, function(col) {
if (!(col %in% names(daten_stai_state_trait))) {
stop(paste0("Item-Spalte '", col, "' fehlt in daten_stai_state_trait."))
}
ex = stai_item_extrahieren(zeile[[col]], attr(daten_stai_state_trait[[col]], "labels"), skala)
label_roh = attr(daten_stai_state_trait[[col]], "label")
list(
col = col,
nr = as.integer(sub(paste0("^", praefix, "_"), "", col)),
text = bereinige_markdown(if (is.null(label_roh)) "" else label_roh),
wert = ex$wert,
antwort = ex$antwort
)
})
}
state_items = extrahiere_items("stai_state", "state")
trait_items = extrahiere_items("stai_trait", "trait")
state_werte = setNames(sapply(state_items, function(x) x$wert), sapply(state_items, function(x) x$col))
trait_werte = setNames(sapply(trait_items, function(x) x$wert), sapply(trait_items, function(x) x$col))
state_umgepolt = stai_umpolen(state_werte, names(stai_state_umkehr_items))
trait_umgepolt = stai_umpolen(trait_werte, names(stai_trait_umkehr_items))
state_items = lapply(state_items, function(it) c(it, list(umgepolt = unname(state_umgepolt[[it$col]]))))
trait_items = lapply(trait_items, function(it) c(it, list(umgepolt = unname(trait_umgepolt[[it$col]]))))
state_score = stai_score(state_umgepolt)
trait_score = stai_score(trait_umgepolt)
geschlecht_praefix = if (!is.na(geschlecht) && geschlecht == "weiblich") {
"frauen"
} else if (!is.na(geschlecht) && geschlecht == "maennlich") {
"maenner"
} else {
NA_character_
}
altersgruppen_suffix = stai_altersgruppe(alter)
altersgruppen_fallback = is.na(altersgruppen_suffix)
if (altersgruppen_fallback) altersgruppen_suffix = "_gesamt"
tabelle_vorschlag = if (!is.na(geschlecht_praefix)) {
paste0(geschlecht_praefix, altersgruppen_suffix)
} else {
paste0("frauen", altersgruppen_suffix)
}
geschlecht_unbekannt = is.na(geschlecht_praefix)
list(
typ = "ok",
chiffre = chiffre,
ausfuelldatum = ausfuelldatum,
alter = alter,
geschlecht = geschlecht,
mehrere_treffer_warnung = mehrere_treffer_warnung,
state_rohwert = state_score$rohwert,
state_missing_n = state_score$missing_n,
state_auswertbar = state_score$auswertbar,
trait_rohwert = trait_score$rohwert,
trait_missing_n = trait_score$missing_n,
trait_auswertbar = trait_score$auswertbar,
tabelle_vorschlag = tabelle_vorschlag,
altersgruppen_fallback = altersgruppen_fallback,
geschlecht_unbekannt = geschlecht_unbekannt,
state_items = state_items,
trait_items = trait_items
)
})
observeEvent(erg_aktuell(), {
d = erg_aktuell()
if (identical(d$typ, "ok")) tabelle_override(d$tabelle_vorschlag)
})
observeEvent(input$normtabelle_wahl, {
req(input$normtabelle_wahl)
tabelle_override(input$normtabelle_wahl)
}, ignoreInit = TRUE)
trait_norm_aktuell = reactive({
d = erg_aktuell()
req(identical(d$typ, "ok"))
if (!isTRUE(d$trait_auswertbar)) return(list(auswertbar = FALSE))
tab_name = tabelle_override()
req(!is.null(tab_name))
tab = stai_normtabellen[[tab_name]]
req(!is.null(tab))
lk = stai_normlookup(tab, d$trait_rohwert)
anomalie_hinweis = if (stai_ist_bekannte_anomalie(tab_name, d$trait_rohwert)) {
"Dieser Normwert basiert auf einer noch nicht gegengeprueften Tabellenzelle, siehe Dokumentation."
} else {
NULL
}
list(
auswertbar = TRUE,
gefunden = lk$gefunden,
t_wert = lk$t_wert,
stanine = lk$stanine,
prozentrang = lk$prozentrang,
tabelle_verwendet = tab_name,
anomalie_hinweis = anomalie_hinweis
)
})
output$fehler_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = erg_aktuell()
if (!identical(d$typ, "ok")) div(class = "alert-fehler", d$meldung)
})
output$warnung_mehrfach_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = erg_aktuell()
if (!identical(d$typ, "ok") || is.null(d$mehrere_treffer_warnung)) return(NULL)
div(class = "alert-warnung",
paste0("Mehrere Ausfuellungen gefunden (", d$mehrere_treffer_warnung$n,
" Eintraege). Angezeigt wird die neueste.")
)
})
output$warnung_normtabelle_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = erg_aktuell()
if (!identical(d$typ, "ok") || !isTRUE(d$geschlecht_unbekannt)) return(NULL)
div(class = "alert-warnung",
"Geschlecht nicht eindeutig zuordenbar. Bitte Normtabelle manuell pruefen und auswaehlen."
)
})
output$normtabelle_auswahl_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = erg_aktuell()
if (!identical(d$typ, "ok")) return(NULL)
div(class = "abschnitt-karte",
div(class = "abschnitt-titel", "Normtabelle (Trait-Skala)"),
selectInput("normtabelle_wahl", label = "Verwendete Normtabelle",
choices = names(stai_normtabellen_dateien),
selected = d$tabelle_vorschlag, width = "100%")
)
})
output$ergebnis_ui = renderUI({
req(input$btn_suchen)
d = erg_aktuell()
if (!identical(d$typ, "ok")) return(NULL)
tn = trait_norm_aktuell()
kopfzeile = div(class = "meta-block",
tags$strong("Chiffre: "), d$chiffre,
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$strong("Ausfuelldatum: "), d$ausfuelldatum,
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$strong("Alter: "), if (is.na(d$alter)) "nicht auswertbar" else d$alter,
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$strong("Geschlecht: "), if (is.na(d$geschlecht)) "nicht zuordenbar" else d$geschlecht
)
state_karte = div(class = "abschnitt-karte",
div(class = "abschnitt-titel", "State-Angst (aktueller Zustand)"),
if (isTRUE(d$state_auswertbar)) {
tagList(
div(class = "rohwert-anzeige", paste0(as.integer(d$state_rohwert), " / 80")),
div(class = "rohwert-hinweis",
"kein Normvergleich moeglich, Skala zur Veraenderungsmessung konstruiert")
)
} else {
div(class = "rohwert-anzeige", "nicht auswertbar (mehr als 2 fehlende Antworten)")
}
)
trait_karte = div(class = "abschnitt-karte",
div(class = "abschnitt-titel", "Trait-Angst (allgemeine Aengstlichkeit)"),
if (!isTRUE(d$trait_auswertbar)) {
div(class = "rohwert-anzeige", "nicht auswertbar (mehr als 2 fehlende Antworten)")
} else {
tagList(
div(class = "rohwert-anzeige", paste0(as.integer(d$trait_rohwert), " / 80")),
if (isTRUE(tn$gefunden)) {
div(class = "normtabelle-info",
tags$strong("T-Wert: "), format(tn$t_wert),
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$strong("Stanine: "), format(tn$stanine),
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$strong("Prozentrang: "), format(tn$prozentrang),
tags$span(" | ", style = "color:#ccc;"),
tags$em(paste0("Normtabelle: ", tn$tabelle_verwendet))
)
} else {
div(class = "normtabelle-info", "kein Normwert ausgewiesen (Bereich der Stichprobe verlassen)")
},
if (!is.null(tn$anomalie_hinweis)) div(class = "alert-warnung", tn$anomalie_hinweis),
if (isTRUE(d$altersgruppen_fallback)) {
div(class = "alert-warnung",
paste0("Alter ausserhalb der normierten Altersgruppen, es wird die Gesamttabelle fuer ",
if (grepl("^frauen", tn$tabelle_verwendet)) "Frauen" else "Maenner", " verwendet.")
)
},
if (isTRUE(tn$gefunden)) plotOutput("prozentrang_plot", height = "110px")
)
}
)
item_liste = function(items, titel) {
unresolved_n = sum(sapply(items, function(x) is.na(x$wert)))
div(class = "abschnitt-karte",
div(class = "abschnitt-titel", titel),
if (unresolved_n > 0) {
div(class = "alert-warnung", paste0(unresolved_n, " von 20 ", titel, " nicht zuordenbar."))
},
lapply(items, function(it) {
unresolved = is.na(it$wert) || is.na(it$antwort)
antwort_anzeige = if (unresolved) "nicht zuordenbar" else it$antwort
stufe_key = if (!unresolved && !is.na(it$umgepolt) && as.character(it$umgepolt) %in% names(STAI_BADGE_FARBEN)) {
as.character(it$umgepolt)
} else {
NA_character_
}
badge_klasse = if (unresolved || is.na(stufe_key)) {
"antwort-badge antwort-badge-fehlend"
} else {
paste0("antwort-badge antwort-badge-", stufe_key)
}
div(class = "item-zeile",
span(class = "item-nr", it$nr),
span(class = "item-text", it$text),
span(class = "item-antwort",
tags$span(class = badge_klasse, antwort_anzeige)
)
)
})
)
}
tagList(
kopfzeile,
div(class = "skalen-reihe", state_karte, trait_karte),
item_liste(d$trait_items, "Trait-Items"),
item_liste(d$state_items, "State-Items"),
div(class = "disclaimer-block", STAI_DISCLAIMER)
)
})
output$prozentrang_plot = renderPlot({
tn = trait_norm_aktuell()
req(isTRUE(tn$gefunden))
stai_prozentrang_plot(tn$prozentrang)
})
output$download_word = downloadHandler(
filename = function() {
d = tryCatch(erg_aktuell(), error = function(e) NULL)
chiffre_esc = if (is.list(d) && identical(d$typ, "ok") && nchar(d$chiffre) > 0) {
gsub("[^A-Za-z0-9_-]", "_", d$chiffre)
} else {
"export"
}
ausfuelldatum_fn = tryCatch(
format(as.Date(d$ausfuelldatum, "%d.%m.%Y"), "%Y%m%d"),
error = function(e) format(Sys.Date(), "%Y%m%d")
)
if (is.na(ausfuelldatum_fn) || length(ausfuelldatum_fn) == 0) {
ausfuelldatum_fn = format(Sys.Date(), "%Y%m%d")
}
paste0("STAI_", chiffre_esc, "_", ausfuelldatum_fn, ".docx")
},
content = function(file) {
d = tryCatch(erg_aktuell(), error = function(e) NULL)
daten_ok = is.list(d) && identical(d$typ, "ok")
if (!daten_ok) {
doc = read_docx()
doc = body_add_par(doc,
"Kein Datensatz geladen. Bitte zuerst Chiffre eingeben und 'Auswerten' klicken.",
style = "Normal")
print(doc, target = file)
return()
}
tn = trait_norm_aktuell()
erg = c(d, list(
trait_norm_gefunden = isTRUE(tn$gefunden),
trait_t_wert = tn$t_wert,
trait_stanine = tn$stanine,
trait_prozentrang = tn$prozentrang,
tabelle_verwendet = tn$tabelle_verwendet,
tabelle_anomalie_hinweis = tn$anomalie_hinweis
))
doc = tryCatch(
erstelle_stai_docx(erg),
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)