Centralidad - Desarrollo de función para obtener P y H asociados los constructos de una wimp

[churtado-gh]

Nombre de la función: ph_index()

Objetivo de la función: Obtener la presencialidad (P, frecuencia con la que aparece) y jerarquía (H, influencia sobre otros) de los constructos asociados a una rejilla de implicaciones.

Parámetros de la función:

• wimp (S3 wimp): WimpGrid de entrada para cuyos constructos calcularemos presencialidad y jerarquía
• method (character): método para calcular el grado de conexiones de los constructos (directo, normalizada, ponderada), que influirá en los P y H resultado

Salida de la función: Matriz que contiene, por filas, los constructos del objeto wimp de entrada; y por columnas, los valores de P (Presencialidad) y H (Jerarquía) asociados a cada constructo según la rejilla de implicaciones dada

Requisitos previos al desarrollo: Función GridFCM.practicum::degree_index que proporciona el grado de conexiones de cada constructo con el resto (entrada, salida, total)

Comentarios: Los valores de P y H se estandarizarán dividiendo por el máximo valor de conexiones presente para un constructo del grafo

Pseudocódigo:

Extraer matrix de grado de conexiones con entradas, salidas y totales, según el método indicado en method, de los constructos de la rejilla wimp

Para cada constructo
Calcular P como producto escalar de los vectores (0.5sqrt(2),0.5sqrt(2) y
(cin , cout)
Calcular H como producto escalar de los vectores (-0.5sqrt(2),0.5sqrt(2)) y
(cin , cout)

Estandarizar P y H dividiendo por max(conexiones(ci))

Crea matriz whp.mat con columnas P y H por constructo

Devolver matriz whp.mat

[Asanfe]

Acabo de echar un vistazo al borrador del código que habéis subido:

index_ph <- function(wimp, method = "simple"){

  # Connectivity of constructs
  c.io <- degree_index(wimp, method = method)

  # Linear transformation matrix
  coef <- 0.5 * sqrt(2)
  mat.proy <- matrix(c(coef, coef, -coef, coef), nrow = 2, byrow = TRUE)

  # Extract In and Out columns
  in.out <- c.io[, 1:2]

  # Calculate p and h for each row
  p <- rowSums(in.out * c(coef, coef))
  h <- rowSums(in.out * c(-coef, coef))

  # Standardization
  max.total.deg <- max(c.io[, 3])
  p <- p / max.total.deg
  h <- h / max.total.deg

  # Create the new matrix with p and h dimensions
  ph.mat <- matrix(c(p, h), ncol = 2, byrow = FALSE,
                   dimnames = list(rownames(c.io), c("p", "h")))

  return(ph.mat)
}

Comentaros algunas cosas:

• Buen trabajo, parece que la transformación funciona perfectamente.
• Respecto al nombre, en el anterior Issue os dije index_ph(), pero me equivoqué, para que sea consistente con el resto sería ph_index().
• Pondría por defecto el método "weight". De esta forma tenemos en cuenta los diferentes pesos de las aristas.
• La estandarización de los resultados lo pondría como algo opcional que se pueda establecer en base a un argumento de la función, quizás incluso dejarlo medio preparado por si en un futuro queremos introducir diferentes tipos de estandarizaciones. Pero por defecto dejaría los resultados directos que obtenemos de la transformación.
• ¿Sabéis manejar Roxygen? Si es así, estaría perfecto dejar la función documentada.

[churtado-gh]

Ok, creo que ya lo tenemos...