Input er mikrodata og output er (samordnede) tabell(er) med alle ønskede aggregeringsnivåer.
Usage
sdc_lonn(
data,
between = NULL,
within = NULL,
var_vektet = c(manedslonn = "lonn_ekv_ialt_pub", avtalt = "lonn_ekv_fmlonn_pub", bonus
= "lonn_ekv_bonus_pub", uregtil = "lonn_ekv_uregtil_pub", overtid =
"lonn_overtid_pub"),
var_uvektet = NULL,
privat = "privat",
var_med_privat = NULL,
var_frtk_id = "frtk_id_ssb",
var_virk_id = "virk_id_ssb",
var_ekv_vekt = "lonn_ekv_vekt",
var_dominans = var_vektet[1],
var_sum = NULL,
freq_within = 2,
between_regel = TRUE,
k1,
k2,
secondary2 = TRUE,
grenseverdi = 100,
grenseverdi2 = 4,
extend0 = TRUE,
removeEmpty = FALSE,
formula = NULL,
output = NULL,
suppressed_data = NULL,
dim_var_extra = NULL,
avoidHierarchical = FALSE,
structuralEmpty = FALSE,
run_gauss = TRUE,
roundBase = 0,
roundMultiple = 1,
verbose = TRUE
)Arguments
- data
input data eller resultat fra
output = "aggregated"- between
Variabler som grupperer foretak eller en formel for disse. Se også parameteren
formulasom er et alternativ.- within
Variabler innen foretak eller en formel for disse.
- var_vektet
Lønnsvariabler navngitt ved navn som skal brukes i output. Ved manglende navn brukes variabelnavnet direkte.
- var_uvektet
Som
var_vektetover, men disse variablene beregnes uvektet. Default (NULL) er at ingen slike variabler er med.- privat
Privatkoden som brukes. Default er
"privat".- var_med_privat
Variabel (sektor) med privatkoden. Default (
NULL) betyr at det letes automatisk gjennom tabellvariabler (between) for å finne privat-koden.- var_frtk_id
Variabelnavn for id for foretak. Default er
"frtk_id_ssb".- var_virk_id
Variabelnavn for id for virksomhet.Default er
"virk_id_ssb".- var_ekv_vekt
Variabelnavn for vekt for heltidsekvivalenter. Default er
"lonn_ekv_vekt",.- var_dominans
Variabelnavn for variabel som er utganspunkt for dominansberegning. Default er første
var_vektet-variabel. Dominansberegningen vekter uansett denne variabelen.- var_sum
Ekstra numeriske variabler Som bare skal summeres, navngitt ved navn som skal brukes i output. Tilsvarende som
var_vektetover.- freq_within
max-verdi for primærprikking av Antall arbeidsforhold "within". Se tekst (n_within) i
sdc_lonn_extra_details.- between_regel
Ved TRUE er "between" utgangspunkt for dominansregler
- k1
Parameter i dominansprikking. Gjelder for dominansprikkingen der man ser på dominansen av ett foretak. F.eks. betyr verdien
k1 = 80her at hvis ett foretak, derkrav_ikke_offentlig = 0, står for mer enn 80% av alle arbeidsforholdene og/eller mer enn 80% av summen av lønn når det fordeles etterbetween-variabelene, så slår dominansprikkingen ut.- k2
Parameter i dominansprikking. Gjelder for dominansprikkingen der man ser på dominansen av to foretak. F.eks. betyr verdien
k2 = 90her at hvis to foretak, derkrav_ikke_offentlig = 0, står for mer enn 90% av alle arbeidsforholdene og/eller mer enn 90% av summen av lønn når det fordeles etterbetween-variabelene, så slår dominansprikkingen ut.- secondary2
Når
secondary2erTRUEsekundærprikkes det i to omganger.I første omgang sekundærprikkes det ikke med tanke på å hindre tilbakeregning av between-totaler av Antall arbeidsforhold ut fra dominansregler (
k1ogk2), men kun med tanke på within (f.eks. kjønn).I andre omgang sekundærprikkes det også med tanke between-totaler som beskrevet over. Det er antall heltidsekvivalenter som blir sekundærprikket ut fra dette.
Poenget med to runder er publisering av gjennomsnittsverdier og antall heltidsekvivalenter som må beskyttes av dominansregler. Gjennomsnittsverdier kan tilbakeregnes via summer (gjennomsnitt * antall heltidsekvivalenter) dersom både gjennomsnitt og antall heltidsekvivalenter er tilgjengelig. Dette hindres altså av sekundærprikkingen av antall heltidsekvivalenter.
Når
secondary2erFALSEfortas sekundærprikking bare en gang uten tanke på at antall arbeidsforhold for between-totaler ikke må beskyttes.- grenseverdi
Minste antall ok arbeidsforhold for publisering av median, kvartiler og gjennomsnittslønn, samt andre variabler som antall arbeidsforhold og antall heltidsekvivalenter. (ingen sekundærprikking). Se
sdc_lonn_extra_details.- grenseverdi2
Minste antall ok arbeidsforhold som ikke primærprikkes (
primary2) forut for andre runde sekundærprikking. Sesdc_lonn_extra_details.- extend0
Ved noe annet enn
extend0 = TRUEkjøresExtend0i SSBtools. Trengs for beskyttelse av "within"-0-ere.extend0 = TRUE(default): Innen hver between-gruppen så sjekkes det om alle kombinasjoner av within-variablene som fra før finnes i dataene også fins i den bestemte between-gruppen. Hvis ikke legges det til observasjoner med 0.FALSEog ogsåTRUEkan gi warning som kan slås av med parameterenstructuralEmpty(se nedenfor).extend0 = "full": I motsetning tilTRUEså legges det også til kombinasjoner som ikke fins i dataene fra før. VedavoidHierarchical = FALSE(default) respekteres hierarkiske sammenhenger slik at ikke "umulige" kombinasjoner legges til. VedavoidHierarchical = TRUElegges det til alle mulige kombinasjoner.extend0som liste: Avansert spesifisering av hvordan within-variablene kombineres. Eks:extend0 <- list("A", "B", c("C", "D")). Det legges til alle mulige kombinasjoner avA,Bog(C-D-kombinasjoner som fins i dataene fra før).
- removeEmpty
Ved TRUE fjernes between-kombinasjoner der det ikke finnes data. Dette er en parameter til ModelMatrix i SSBtools.
- formula
En formel som inkluderer både between- og within-variablene. Parameteren
withinbrukes da i tillegg, mensbetween-parameteren ikke er i bruk (ignoreres).- output
Mulighet for annen output.
- suppressed_data
Outputdata fra en annen kjøring av
sdc_lonn. Prikkingen skal samordnes slik at kombinasjoner som fins isuppressed_dataprikkes på samme måte. Det blir nye variabler i output,krav_inputsuppogkrav_inputsupp2. Disse forteller om prikking som er samordnet. Verdiene ved samordning er 0 (ikke prikket) eller 1 (prikket) og ellers missing. Overlapp mellom prikkingene i de to rundene er ikke fjernet. For at dette skal virke må man passe på at like variabler får samme navn. Sedim_var_extranedenfor. Ved bruk avlistkan flere datasett være input. F.eks.:suppressed_data = list(out6, out7, out8)- dim_var_extra
Ekstra dimensjonsvariabler (som i
between,within,formula) som skal tas hensyn til ved navngiving av outputvariabler. Dette for å sikre like navn ved bruk avsuppressed_data. Det er ok med variabler som ikke får betydning (fins fra før ibetween,within,formulaeller ikke relatert til disse).- avoidHierarchical
Ved TRUE og ved formelinput kombineres ikke hierarkiske variabler i output. Dette er en parameter til ModelMatrix i SSBtools. Om dette brukes blir
dim_var_extraignorert siden dette da ikke gir mening. Se også parameterenextend0.- structuralEmpty
When
TRUE, output cells with no contributing inner cells (only zeros in column ofx) are forced to be not primary suppressed. Thus, these cells are considered as structural zeros. WhenstructuralEmptyisTRUE, the following error message is avoided:Suppressedcellswithemptyinputwillnotbeprotected.Extendinputdatawithzeros?. WhenremoveEmptyisTRUE,structuralEmptyis superfluous. Parameteren og beskrivelsen er kopiert fraGaussSuppression::GaussSuppressionFromData. Bruk avsuppressed_datakan føre til at celler allikevel blir primærprikket.- run_gauss
Ingen sekundærprikking dersom denne settes til
FALSE, Default erTRUE.- roundBase
Ved andre verdier enn 0 foretas avrunding av antall arbeidsforhold. Funksjonen
PLSroundingPublishbruker da denneroundBase-parameteren. Ny ekstra variabel helt til slutt i output errounded_antall_arbeidsforhold. Variabelenprikket_antall_arbeidsforholdblir endret til å inneholde de samme avrundede verdiene, bortsett fra at noen av dem er prikket. Denne prikkingen endres også slik at dette kun handler om dominansregel. Teknisk har dan_within_kravblitt flyttet til andre runde prikking (fraprimarytilprimary2). Det sørges også for ingen primærprikking i første runde vedrounded_antall_arbeidsforhold<=roundBase. Litt modifisert blir ogsåkrav_grenseverdived at det også krevesrounded_antall_arbeidsforhold<grenseverdii tillegg til at, som vanlig,regel_within_okantall<grenseverdi.- roundMultiple
Når dette heltalltallet er større enn 1, vil avrunding også sørge for at alle tall <
roundBase*roundMultipleerroundBase-multipler. F.eks. vedroundBase=3 ogroundMultiple=2 så vil 1,2,4 og 5 ikke forekomme i avrundet output, mens 0, 3 og 6 forekommer. Det sørges også for ingen primærprikking i første runde vedrounded_antall_arbeidsforhold<=roundBase*roundMultiple.- verbose
Whether to print information during calculations.
Details
Det er cellene med laveste antall arbeidsforhold som i utgangspunktet velges ut til sekundærprikkingen.
Teknisk sett er det n_arbeidsforhold som styrer prioriteringsrekkefølgen.
Grunnen til at primary2 og secondary2 ikke nødvendigvis summeres til suppressed2 er
at det i primary2 kan inngå celler som er med i suppressed. Disse er fjernet fra suppressed2.
| Når regel_within_ er starten på | variabelnavnet |
n_unique | Antall unike foretak |
n_privat | Antall unike private foretak |
n_offentlig | Antall unike private offentlige foretak |
max_n | Antall arbeidsforhold til foretaket med flest. |
Dette foretaket er max_frtk_n. | |
second_max_n | Antall arbeidsforhold til foretaket med nest flest. |
Dette foretaket er second_max_frtk_n. | |
max_privat_n | Antall arbeidsforhold til foretaket med flest blant de private. |
Dette foretaket er max_frtk_privat_n. | |
second_max_privat_n | Antall arbeidsforhold til foretaket med nest flest blant de private. |
Dette foretaket er second_max_frtk_privat_n. | |
max_frtk_n | Se over |
second_max_frtk_n | Se over |
max_frtk_privat_n | Se over |
second_max_frtk_privat_n | Se over |
max_is_privat_n | Hvorvidt max_frtk_n er et privat foretak. |
second_max_is_privat_n | Hvorvidt second_max_frtk_n er et privat foretak. |
sum_n | Totalt antall arbeidsforhold. |
priv_n | Antall arbeidsforhold hos private foretak. |
max_l | Sum lonn til foretaket med hoyest sum. Dette foretaket er max_frtk_l. |
second_max_l | osv. ... |
max_privat_l | ... |
second_max_privat_l | ... |
max_frtk_l | ... |
second_max_frtk_l | ... |
max_frtk_privat_l | ... |
second_max_frtk_privat_l | ... |
max_is_privat_l | ... |
second_max_is_privat_l | ... |
sum_l | Sum lonn total |
priv_l | Sum lonn hos private foretak. |
n_arbeidsforhold | Totalt antall arbeidsforhold. (= sum_n, men beregnet separat fra dominansrutinen) |
okantall | Nøyaktig samme variabel som "okantall_arbeidsforhold". |
Variablene som starter med regel_ er avledet fra regel_within_-variablene på følgende måte:
regel_within_ser på hver kombinasjon av within-variabler (som kjønn og alder). Iregel_er det bare totalverdiene for within-variablene som gjelder. F.eks. antall heltidsekvivalenter er da ikke for spesifikk kombinasjon av kjønn og alder men total-verdi for between-variablene man ser på. F.eks en kombinasjon av arb_yrke_styrk08 og sektor3. Iregel_within_er dermed mange rader like.Nye variabler er lagt til
regel_istot: Denne er 1 nå det er en snakk om en rad der det er totaler for within-variablene. For disse radene erregel_-variablene ogregel_within_-variablene like.regel_dominant1_n: Beregnet fraregel_-variablene sommax_n/sum_n.regel_dominant2_n: Beregnet fraregel_-variablene som(max_n + second_max_n)/sum_n.regel_dominant1_l: Beregnet fraregel_-variablene sommax_l/sum_l.regel_dominant2_l: Beregnet fraregel_-variablene som(max_l + second_max_l)/sum_l.
| krav_ i starten på | variabelnavnet forteller om spesifikke regler for prikking er oppfylt |
ikke_offentlig | = max_is_privat OR (n_offentlig == 1 AND n_privat == 1) |
dominant1_n | = regel_dominant1_n > k1 AND ikke_offentlig der k1 er parameter i dominansregel |
dominant2_n | = regel_dominant2_n > k2 AND ikke_offentlig der k2 er parameter i dominansregel |
dominant1_l | = regel_dominant1_l > k1 AND ikke_offentlig der k1 er parameter i dominansregel |
dominant2_l | = regel_dominant2_l > k2 AND ikke_offentlig der k2 er parameter i dominansregel |
dominant | = dominant1_n OR dominant2_n OR dominant1_l OR dominant2_l |
n_within | = !regel_istot AND regel_within_n_arbeidsforhold <= freq_within, |
der freq_within er input-parameter (2 er default). | |
Når roundBase ikke brukes, er dette er krav til primærprikking av | |
| antall arbeidsforhold "within" basert på frekvensregel. | |
Når roundBase brukes, inngår kravet kun i andre runde primærprikking. | |
istot | = regel_istot |
grenseverdi | = regel_within_okantall < grenseverdi (altså krav_grenseverdi = ...) |
grenseverdi er input-parameter, 100 er default. (altså ikke krav_grenseverdi) | |
grenseverdi2 | = regel_within$n_arbeidsforhold > 0 & regel_within_okantall < grenseverdi2 |
primary | = (!istot AND dominant) OR n_within. |
| Dette er primærprikking til grunn for føreste runde med sekundærprikking. | |
Dette modifiseres når roundBase brukes (se parameterbeskrivelse). | |
primary2 | = (istot AND dominant) OR grenseverdi2_krav |
| Dette er primærprikking til grunn for andre runde med sekundærprikking. | |
Dette modifiseres når roundBase brukes (se parameterbeskrivelse). | |
secondary | Resultat fra første runde med sekundærprikking. |
secondary2 | Resultat fra andre runde med sekundærprikking. |
suppressed | All prikking i første runde. |
suppressed2 | All prikking fra andre runde bortsett fra at mulig overlapp med suppressed er fjernet. |
lonn | = grenseverdi OR dominant |
arbeidsforhold | = suppressed OR lonn |
ekvivalent | = suppressed OR suppressed2 OR lonn |
Disse krav-variablene er egentlig logiske (TRUE/FALSE), men i output blir dette 0/1.
krav_arbeidsforholdogkrav_ekvivalentsamsvarer nøyaktig med endelig prikking av tilsvarende variabler.krav_lonnsamsvarer med endelig prikking av lønnsvariablene (median, snitt og kvartiler).Her er det skrevet OR og AND istedenfor vanlige r-kode operatorer som er
|og&. (Det var ikke mulig med tegnet|i tabellen over p.g.a kombinasjon markdown/roxygen/latex.)Operatoren
!betyr "ikke".
See also
Se ekstra detaljer: sdc_lonn_extra_details.
Examples
# Siden default er fjernet i ny versjon
between <- c("yrke1", "yrke2", "yrke3", "arb_yrke_styrk08", "sektor3")
within <- c("pers_kjoenn", "arb_heldeltid")
a <- sdclonn_data("syntetisk_5000")
out <- sdc_lonn(a, between = between, within = within, k1 = 85, k2 = 95)
#> [extend0 5000*39->5014*40] [pre_aggregate 5014*41->272*17] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate.........................]
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
out2 <- sdc_lonn(a, between = ~yrke3 + (yrke2 + yrke1) * sektor3,
within = ~arb_heldeltid, k1 = 85, k2 = 95)
#> [extend0 5000*39->5001*40] [pre_aggregate 5001*41->112*15] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate..........................]
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: ..........................
# Med avrunding. Altså bruk av roundBase-parameteren
outR <- sdc_lonn(a, between = between, within = within, roundBase = 3,
k1 = 85, k2 = 95)
#> [extend0 5000*39->5014*40] [pre_aggregate 5014*41->272*18] [ModelMatrix] [crossprod]
#> [dummy_aggregate.........................]
#> SmallCountRounding: [-**.......=]
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
out2A <- sdc_lonn(a, between = ~yrke3 + (yrke2 + yrke1) * sektor3, within = ~arb_heldeltid,
output = "aggregated")
#> [extend0 5000*39->5001*40] [pre_aggregate 5001*41->112*15] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate..........................]
out2B <- sdc_lonn(out2A, k1 = 85, k2 = 95)
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: ..........................
identical(out2, out2B)
#> [1] TRUE
out2C <- sdc_lonn(out2A, k1 = 80, k2 = 90)
#> GaussSuppression_anySum_numttH: ...........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
identical(out2, out2C)
#> [1] FALSE
out3 <- sdc_lonn(a, grenseverdi = 20, between = between, within = within,
var_uvektet = c(stillingspst = "arb_stillingspst", alder = "pers_alder"),
k1 = 80, k2 = 90)
#> [extend0 5000*39->5014*40] [pre_aggregate 5014*41->272*20] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate.........................]
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
out4 <- sdc_lonn(a, between =
~(yrke3 + (yrke2 + yrke1) * sektor3) + pers_kommnr * (yrke2 + yrke1) + arb_fylke * yrke1,
within = ~arb_heldeltid * pers_kjoenn, output = "aggregated")
#> [extend0 5000*39->5589*40] [pre_aggregate 5589*41->1764*18] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate.........................]
out4A <- sdc_lonn(out4, k1 = 90, k2 = 95)
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
out4B <- sdc_lonn(out4, k1 = 80, k2 = 90)
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
out4C <- sdc_lonn(out4, k1 = 90, k2 = 95, grenseverdi = 20)
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
### Skriver ut antall prikker eller antall der krav-variabel er TRUE.
sum2(out)
#> prikket_antall_arbeidsforhold prikket_antall_heltidsekvivalenter
#> 1910 1917
#> prikket_manedslonn_gjennomsnitt prikket_manedslonn_nedre_kvartil
#> 1897 1897
#> prikket_manedslonn_median prikket_manedslonn_ovre_kvartil
#> 1897 1897
#> prikket_avtalt_gjennomsnitt prikket_avtalt_nedre_kvartil
#> 1897 1897
#> prikket_avtalt_median prikket_avtalt_ovre_kvartil
#> 1897 1897
#> prikket_bonus_gjennomsnitt prikket_bonus_nedre_kvartil
#> 1897 1897
#> prikket_bonus_median prikket_bonus_ovre_kvartil
#> 1897 1897
#> prikket_uregtil_gjennomsnitt prikket_uregtil_nedre_kvartil
#> 1897 1897
#> prikket_uregtil_median prikket_uregtil_ovre_kvartil
#> 1897 1897
#> prikket_overtid_gjennomsnitt prikket_overtid_nedre_kvartil
#> 1897 1897
#> prikket_overtid_median prikket_overtid_ovre_kvartil
#> 1897 1897
#> krav_ikke_offentlig krav_dominant1_n
#> 747 90
#> krav_dominant2_n krav_dominant1_l
#> 135 90
#> krav_dominant2_l krav_dominant
#> 135 135
#> krav_n_within krav_istot
#> 138 264
#> krav_grenseverdi krav_grenseverdi2
#> 1897 138
#> krav_primary krav_primary2
#> 213 150
#> krav_suppressed krav_suppressed2
#> 761 182
#> krav_secondary krav_secondary2
#> 548 165
#> krav_lonn krav_arbeidsforhold
#> 1897 1910
#> krav_ekvivalent
#> 1917
sum2(out3)
#> prikket_antall_arbeidsforhold prikket_antall_heltidsekvivalenter
#> 1156 1250
#> prikket_manedslonn_gjennomsnitt prikket_manedslonn_nedre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_manedslonn_median prikket_manedslonn_ovre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_avtalt_gjennomsnitt prikket_avtalt_nedre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_avtalt_median prikket_avtalt_ovre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_bonus_gjennomsnitt prikket_bonus_nedre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_bonus_median prikket_bonus_ovre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_uregtil_gjennomsnitt prikket_uregtil_nedre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_uregtil_median prikket_uregtil_ovre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_overtid_gjennomsnitt prikket_overtid_nedre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_overtid_median prikket_overtid_ovre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_stillingspst_gjennomsnitt prikket_stillingspst_nedre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_stillingspst_median prikket_stillingspst_ovre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_alder_gjennomsnitt prikket_alder_nedre_kvartil
#> 885 885
#> prikket_alder_median prikket_alder_ovre_kvartil
#> 885 885
#> krav_ikke_offentlig krav_dominant1_n
#> 747 126
#> krav_dominant2_n krav_dominant1_l
#> 153 126
#> krav_dominant2_l krav_dominant
#> 162 171
#> krav_n_within krav_istot
#> 138 264
#> krav_grenseverdi krav_grenseverdi2
#> 859 138
#> krav_primary krav_primary2
#> 245 154
#> krav_suppressed krav_suppressed2
#> 788 170
#> krav_secondary krav_secondary2
#> 543 149
#> krav_lonn krav_arbeidsforhold
#> 885 1156
#> krav_ekvivalent
#> 1250
sum2(out4A)
#> prikket_antall_arbeidsforhold prikket_antall_heltidsekvivalenter
#> 2970 2970
#> prikket_manedslonn_gjennomsnitt prikket_manedslonn_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_manedslonn_median prikket_manedslonn_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_avtalt_gjennomsnitt prikket_avtalt_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_avtalt_median prikket_avtalt_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_bonus_gjennomsnitt prikket_bonus_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_bonus_median prikket_bonus_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_uregtil_gjennomsnitt prikket_uregtil_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_uregtil_median prikket_uregtil_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_overtid_gjennomsnitt prikket_overtid_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_overtid_median prikket_overtid_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> krav_ikke_offentlig krav_dominant1_n
#> 1080 27
#> krav_dominant2_n krav_dominant1_l
#> 63 27
#> krav_dominant2_l krav_dominant
#> 72 72
#> krav_n_within krav_istot
#> 674 391
#> krav_grenseverdi krav_grenseverdi2
#> 2965 538
#> krav_primary krav_primary2
#> 703 543
#> krav_suppressed krav_suppressed2
#> 1245 155
#> krav_secondary krav_secondary2
#> 542 84
#> krav_lonn krav_arbeidsforhold
#> 2965 2970
#> krav_ekvivalent
#> 2970
sum2(out4B)
#> prikket_antall_arbeidsforhold prikket_antall_heltidsekvivalenter
#> 2976 2979
#> prikket_manedslonn_gjennomsnitt prikket_manedslonn_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_manedslonn_median prikket_manedslonn_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_avtalt_gjennomsnitt prikket_avtalt_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_avtalt_median prikket_avtalt_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_bonus_gjennomsnitt prikket_bonus_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_bonus_median prikket_bonus_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_uregtil_gjennomsnitt prikket_uregtil_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_uregtil_median prikket_uregtil_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_overtid_gjennomsnitt prikket_overtid_nedre_kvartil
#> 2965 2965
#> prikket_overtid_median prikket_overtid_ovre_kvartil
#> 2965 2965
#> krav_ikke_offentlig krav_dominant1_n
#> 1080 54
#> krav_dominant2_n krav_dominant1_l
#> 72 45
#> krav_dominant2_l krav_dominant
#> 90 90
#> krav_n_within krav_istot
#> 674 391
#> krav_grenseverdi krav_grenseverdi2
#> 2965 538
#> krav_primary krav_primary2
#> 714 545
#> krav_suppressed krav_suppressed2
#> 1277 159
#> krav_secondary krav_secondary2
#> 563 86
#> krav_lonn krav_arbeidsforhold
#> 2965 2976
#> krav_ekvivalent
#> 2979
sum2(out4C)
#> prikket_antall_arbeidsforhold prikket_antall_heltidsekvivalenter
#> 2133 2153
#> prikket_manedslonn_gjennomsnitt prikket_manedslonn_nedre_kvartil
#> 2020 2020
#> prikket_manedslonn_median prikket_manedslonn_ovre_kvartil
#> 2020 2020
#> prikket_avtalt_gjennomsnitt prikket_avtalt_nedre_kvartil
#> 2020 2020
#> prikket_avtalt_median prikket_avtalt_ovre_kvartil
#> 2020 2020
#> prikket_bonus_gjennomsnitt prikket_bonus_nedre_kvartil
#> 2020 2020
#> prikket_bonus_median prikket_bonus_ovre_kvartil
#> 2020 2020
#> prikket_uregtil_gjennomsnitt prikket_uregtil_nedre_kvartil
#> 2020 2020
#> prikket_uregtil_median prikket_uregtil_ovre_kvartil
#> 2020 2020
#> prikket_overtid_gjennomsnitt prikket_overtid_nedre_kvartil
#> 2020 2020
#> prikket_overtid_median prikket_overtid_ovre_kvartil
#> 2020 2020
#> krav_ikke_offentlig krav_dominant1_n
#> 1080 27
#> krav_dominant2_n krav_dominant1_l
#> 63 27
#> krav_dominant2_l krav_dominant
#> 72 72
#> krav_n_within krav_istot
#> 674 391
#> krav_grenseverdi krav_grenseverdi2
#> 2018 538
#> krav_primary krav_primary2
#> 703 543
#> krav_suppressed krav_suppressed2
#> 1245 155
#> krav_secondary krav_secondary2
#> 542 84
#> krav_lonn krav_arbeidsforhold
#> 2020 2133
#> krav_ekvivalent
#> 2153
sum2(out2)
#> prikket_antall_arbeidsforhold prikket_antall_heltidsekvivalenter
#> 151 151
#> prikket_manedslonn_gjennomsnitt prikket_manedslonn_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_manedslonn_median prikket_manedslonn_ovre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_avtalt_gjennomsnitt prikket_avtalt_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_avtalt_median prikket_avtalt_ovre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_bonus_gjennomsnitt prikket_bonus_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_bonus_median prikket_bonus_ovre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_uregtil_gjennomsnitt prikket_uregtil_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_uregtil_median prikket_uregtil_ovre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_overtid_gjennomsnitt prikket_overtid_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_overtid_median prikket_overtid_ovre_kvartil
#> 151 151
#> krav_ikke_offentlig krav_dominant1_n
#> 117 6
#> krav_dominant2_n krav_dominant1_l
#> 9 6
#> krav_dominant2_l krav_dominant
#> 9 9
#> krav_n_within krav_istot
#> 1 104
#> krav_grenseverdi krav_grenseverdi2
#> 151 2
#> krav_primary krav_primary2
#> 6 4
#> krav_suppressed krav_suppressed2
#> 22 6
#> krav_secondary krav_secondary2
#> 16 5
#> krav_lonn krav_arbeidsforhold
#> 151 151
#> krav_ekvivalent
#> 151
sum2(out2C)
#> prikket_antall_arbeidsforhold prikket_antall_heltidsekvivalenter
#> 153 156
#> prikket_manedslonn_gjennomsnitt prikket_manedslonn_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_manedslonn_median prikket_manedslonn_ovre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_avtalt_gjennomsnitt prikket_avtalt_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_avtalt_median prikket_avtalt_ovre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_bonus_gjennomsnitt prikket_bonus_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_bonus_median prikket_bonus_ovre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_uregtil_gjennomsnitt prikket_uregtil_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_uregtil_median prikket_uregtil_ovre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_overtid_gjennomsnitt prikket_overtid_nedre_kvartil
#> 151 151
#> prikket_overtid_median prikket_overtid_ovre_kvartil
#> 151 151
#> krav_ikke_offentlig krav_dominant1_n
#> 117 12
#> krav_dominant2_n krav_dominant1_l
#> 12 12
#> krav_dominant2_l krav_dominant
#> 12 12
#> krav_n_within krav_istot
#> 1 104
#> krav_grenseverdi krav_grenseverdi2
#> 151 2
#> krav_primary krav_primary2
#> 8 5
#> krav_suppressed krav_suppressed2
#> 30 10
#> krav_secondary krav_secondary2
#> 22 8
#> krav_lonn krav_arbeidsforhold
#> 151 153
#> krav_ekvivalent
#> 156
#### Bruk av formula_selection + long_sdclonn ####
s2a <- formula_selection(out2, ~yrke1 * sektor3 * arb_heldeltid)
s2b <- formula_selection(out2, ~yrke3 * arb_heldeltid)
s2a_long <- long_sdclonn(s2a)
s2b_long <- long_sdclonn(s2b)
#### Bruk av formula + formula_selection + long_sdclonn ####
out5 <- sdc_lonn(a, formula = ~arb_fylke * (yrke1 + yrke2) * arb_heldeltid * pers_kjoenn
+ (arb_fylke + pers_kommnr) * yrke1 * pers_kjoenn,
within = c("pers_kjoenn", "arb_heldeltid"),
var_med_privat = "sektor3",
k1 = 80, k2 = 90)
#> [extend0 5000*39->5217*40] [pre_aggregate 5217*41->800*16] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate.........................]
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
s5a <- formula_selection(out5, ~arb_fylke * (yrke1 + yrke2) * arb_heldeltid * pers_kjoenn)
s5b <- formula_selection(out5, ~(arb_fylke + pers_kommnr) * yrke1 * pers_kjoenn)
s5a_long <- long_sdclonn(s5a)
s5b_long <- long_sdclonn(s5b)
#### Bruk av suppressed_data. ####
# out7 og out8 er som out5, uten alt samtidig
out6 <- sdc_lonn(a, formula = ~arb_fylke * yrke1 * arb_heldeltid * pers_kjoenn
+ arb_fylke * yrke1 * pers_kjoenn, # Overflødig linje, men skader ikke
within = c("pers_kjoenn", "arb_heldeltid"),
var_med_privat = "sektor3",
k1 = 80, k2 = 90,
dim_var_extra = c("yrke2", "pers_kommnr"),)
#> [extend0 5000*39->5045*40] [pre_aggregate 5045*41->232*14] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate.........................]
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: ..........................
out7 <- sdc_lonn(a, formula = ~arb_fylke * (yrke1 + yrke2) * arb_heldeltid * pers_kjoenn,
within = c("pers_kjoenn", "arb_heldeltid"),
var_med_privat = "sektor3",
dim_var_extra = c("yrke2", "pers_kommnr"),
k1 = 80, k2 = 90,
suppressed_data = out6)
#> [extend0 5000*39->5124*40] [pre_aggregate 5124*41->488*15] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate.........................]
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
out8 <- sdc_lonn(a, formula = ~(arb_fylke + pers_kommnr) * yrke1 * pers_kjoenn,
within = "pers_kjoenn",
var_med_privat = "sektor3",
dim_var_extra = c("yrke2", "pers_kommnr"),
k1 = 80, k2 = 90,
suppressed_data = out6)
#> [extend0 5000*39->5018*40] [pre_aggregate 5018*41->186*14] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate.........................]
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .............
#> Warning: 2 (0 ordinary, 0 extra, 2 singleton) unsafe primary cells due to forced cells
#> ............
#> GaussSuppression_anySum_numttH: ..........................
# out5 på nytt med tre datasett som suppressed_data
out5b <- sdc_lonn(a, formula = ~arb_fylke * (yrke1 + yrke2) * arb_heldeltid * pers_kjoenn
+ (arb_fylke + pers_kommnr) * yrke1 * pers_kjoenn,
within = c("pers_kjoenn", "arb_heldeltid"),
var_med_privat = "sektor3",
k1 = 80, k2 = 90,
suppressed_data = list(out6, out7, out8))
#> [extend0 5000*39->5217*40] [pre_aggregate 5217*41->800*16] [ModelMatrix]
#> [dummy_aggregate.........................]
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................
#> GaussSuppression_anySum_numttH: .........................