Add value ranges, scale E and H

generate_report.Rmd

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-title: "MPGQuestionnaireReport"
+title: "MPGQuestionnaireReport MPI für XXX (bitte einfügen)"
 author: "Kleemeyer"
 date: "`r format(Sys.time(), '%d %B, %Y')`"
 output:
@@ -23,7 +23,7 @@ library(matrixStats)
 
 # Erster Blick
 
-## Prozente für Mobbing, Diskriminierung und Belästigung mehr als "nie"
+## Prozente für Mobbing, Diskriminierung und Belästigung mindestens "gelegentlich"
 ```{r echo = FALSE, results='asis'}
 D12 <- as.data.frame(table(responses$D12, useNA = "ifany")) %>%
   mutate(per = 100*Freq/sum(Freq))
@@ -47,11 +47,18 @@ F11_reduced <- F11 %>%
 
 F11_notnever <- summarise_all(F11_reduced, ~if(is.numeric(.)) sum(.) else "Sexualisierte Belästigung")
 
-mpg_percentage <- c(10, 8, 20)
+H21 <- as.data.frame(table(responses$H21, useNA = "no")) %>%
+  mutate(per = 100*Freq/sum(Freq))
+H21_reduced <- H21 %>%
+  filter(Var1 != "Stimme nicht zu" & Var1 != "Keine Antwort" )
+
+H21_notnever <- summarise_all(H21_reduced, ~if(is.numeric(.)) sum(.) else "Nachteile wegen Elternzeit")
+
+mpg_percentage <- c(10, 8, 'x', 16)
 
 
-all_notnever <- cbind(rbind(D12_notnever,E05_notnever, F11_notnever),mpg_percentage)
-kable(all_notnever, col.names = c("Thema", "Häufigkeit", "Prozent", "MPG Wert"), 
+all_notnever <- cbind(rbind(D12_notnever,E05_notnever, F11_notnever, H21_notnever),mpg_percentage)
+kable(all_notnever, col.names = c("Thema", "Häufigkeit", "Prozent", "MPG 2019 %"), 
       table.attr = "class=\"striped\"", format = "html") %>%
   kable_material(c("striped", "hover"))
 
@@ -72,6 +79,12 @@ mean_B1overlapMPG <- responses_coded %>%
   mean() %>%
   set_names(c("mean"))
 
+mean_B1 <- responses_coded %>%
+  select(B02:B07) %>%
+  colMeans(na.rm = TRUE) %>% 
+  mean() %>%
+  set_names(c("mean"))
+
 mean_B2 <- responses_coded %>%
   select(B09:B13) %>%
   colMeans(na.rm = TRUE) %>% 
@@ -90,6 +103,12 @@ mean_D <- responses_coded %>%
   mean() %>%
   set_names(c("mean"))
 
+mean_E <- responses_coded %>%
+  select(E04:E05) %>%
+  colMeans(na.rm = TRUE) %>% 
+  mean() %>%
+  set_names(c("mean"))
+
 mean_F <- responses_coded %>%
   select(F02:F08) %>%
   colMeans(na.rm = TRUE) %>% 
@@ -102,20 +121,30 @@ mean_H3overlapMPG <- responses_coded %>%
   mean() %>%
   set_names(c("mean"))
 
-mpg_means <- c(3.62, 3.67, 3.2, 3.69, 1.39, 1.05, 2.38)
+mean_H1 <- responses_coded %>%
+  select(H02:H06) %>%
+  mutate(H06 = recode(H06, "5" = 1, "4"=2, "2"=4, "1"=5)) %>%
+  colMeans(na.rm = TRUE) %>% 
+  mean() %>%
+  set_names(c("mean"))
+
+
+mpg_means <- c(3.62, 3.67, 'x', 3.2, 3.69, 1.39, 1.18, 1.05, 'x', 2.38)
 
 output_scalemeans <- as.data.frame(bind_cols(bind_rows(mean_A,
                                              mean_B1overlapMPG,
+                                             mean_B1,
                                              mean_B2,
                                              mean_C,
                                              mean_D,
+                                             mean_E,
                                              mean_F,
+                                             mean_H1,
                                              mean_H3overlapMPG),mpg_means))
 
-rownames(output_scalemeans) <- c("Gruppenatmosphäre", "Führungsstil", "Karriereentwicklung", "Zufriedenheit mit Institut/Einrichtung", "Unkollegiales Verhalten", "Sexualisierte Belästigung",
-                                 "Elternzeit")
+rownames(output_scalemeans) <- c("Gruppenatmosphäre (Skala: 1 Stimme überhaupt nicht zu - 5 Stimme voll und ganz zu, höher besser)", "Führungsstil Überschneidung 2019 (Skala: 1 Stimme überhaupt nicht zu - 5 Stimme voll und ganz zu, höher besser)", "Führungsstil komplett (Skala: 1 Stimme überhaupt nicht zu - 5 Stimme voll und ganz zu, höher besser)",  "Karriereentwicklung (Skala: 1 Stimme überhaupt nicht zu - 5 Stimme voll und ganz zu, höher besser)", "Zufriedenheit mit Institut/Einrichtung (Skala: 1 Stimme überhaupt nicht zu - 5 Stimme voll und ganz zu, höher besser)", "Unkollegiales Verhalten (Skala: 1 Nie - 5 Täglich, niedriger besser)", "Geschlechterbezogene Diskriminierung (Skala: 1 Nie - 5 Täglich, niedriger besser)", "Sexualisierte Belästigung (Skala: 1 Nie - 5 Täglich, niedriger besser)", "Vereinbarkeit (Skala: 1 Stimme überhaupt nicht zu - 5 Stimme voll und ganz zu, niedriger besser)", "Nachteile wegen Elternzeit Überschneidung 2019 (Skala: 1 Stimme überhaupt nicht zu - 5 Stimme voll und ganz zu, niedriger besser)")
 
-kable(output_scalemeans, col.names = c("Aktueller Mittelwert", "MPG Mittelwert"), 
+kable(output_scalemeans, col.names = c("Aktueller Mittelwert", "Mittelwert MPG 2019"), 
       table.attr = "class=\"striped\"", format = "html") %>%
   kable_material(c("striped", "hover"))
 
@@ -398,7 +427,7 @@ Cronbach's alpha für Skala H1 ist `r rely_H1$total$std.alpha`.
 
 ## SKALA H2: Work-family Balance
 
-* H07 und H08. Leben Kinder unter 18 Jahren in Ihrem Haushalt? / H3. Leben pflegebedürftige Personen in Ihrem Haushalt? (Nur wenn eine dieser Frage mit "ja" beantwortet wird, werden die folgenden drei Items gezeigt.)
+* H07 und H08. Leben Kinder unter 18 Jahren in Ihrem Haushalt? / H3. Leben pflegebedürftige Personen in Ihrem Haushalt? (Nur wenn eine dieser Frage mit "ja" beantwortet wird, werden die folgenden fünf Items gezeigt.)
 * H2. Stimmen Sie den folgenden Aussagen zu?
   + H09. Meine direkte Führungskraft berücksichtigt meine familiären Verpflichtungen bei der Arbeitsorganisation und Terminplanung.
   + H10. Meine direkte Führungskraft unterstützt mich bei der Lösung konkreter Probleme der Vereinbarkeit von Familie und Beruf.
@@ -432,7 +461,7 @@ Cronbach's alpha für Skala H2 ist `r rely_H2$total$std.alpha`.
 
 ## SKALA H3: Elternzeit - ja
 
-* H07. Leben Kinder unter 18 Jahren in Ihrem Haushalt? (Nur wenn diese Frage mit "ja" beantwortet wird, werden die folgenden drei Items gezeigt.)
+* H07. Leben Kinder unter 18 Jahren in Ihrem Haushalt? (Nur wenn diese Frage mit "ja" beantwortet wird, kommt:)
 * H14. Haben Sie während Ihrer Zeit bei der Max-Planck-Gesellschaft Elternzeit genommen? (Nur wenn diese Frage mit "ja" beantwortet wird, werden die folgenden fünf Items gezeigt.)
 * H3. Stimmen Sie den folgenden Aussagen zu?
   + H17. Meine direkte Führungskraft unterstützte mich dabei, meine Elternzeit im Voraus zu planen.