# OLD (2014). Bi bilo potrebno preudrediti ampak zaradi časovne stiske pustimo
# Gre namreč zato, da v bazi "navodila.xlsx" opredelimo vsa imena spremenljivk
# ki s enahajajo b bati "anketa_pred_izp" in v bazi "anketa_po_izp".
# Baza navodila nam potem služi kot spremenljivke, albele, in odprta vprašanja
# ki jih kličemo iz obeh baz ANKETA PO in ANKETA PRED.


# V excel datoteki navodila poiščemo vzorec "izvajalec" in zajamemo vse vrstice, 
# kjer se pojavlja. Enako naredimo še za predmet in študenta.
# saj gre za komponente, po katerih računamo povprečja, kvantile za izvajalce ali predmete. 
# Kaj komponente? Glej excel datoteko navodila
navI <- navodila[grepl(pattern='izvajalec.*', rownames(navodila)), ]
navP <- navodila[grepl(pattern='predmet.*', rownames(navodila)), ]
navS <- navodila[grepl(pattern='student.*', rownames(navodila)), ]

lokacije.izvajalci <- navI[, grepl(pattern='izvajalec.\\d', colnames(navodila))]
lokacije.predmet <- navP[, 'lokacije.predmet', drop = FALSE] # drop = False, ker želimo ohraniti podatkovni okvir 
lokacije.student <- navS[, 'lokacije.student', drop = FALSE]


## ZDRUŽEVANJE SPREMENLJIVK V VARS.IZVAJALEC in VARS.PREDMET ##
# Spremenljivke oz komponente po katerih računamo posamezna povprečja bi se dalo tudi neposredno računati z 
# navajanjem imen posameznih sprmenljivk v bazih anketa pred in anketa po izpitu. Npr namesto izvajalec ocena kakovost 
# bi generirali vector s spremenljivko IZMNE1a. Ta spremenljivka je tako poimenovana v bazi.
# Združimo spremenljivke oz komponente za izvajalca v EXCEL DATOTEKI NAVODILA #
# Združimo zato, da ni potrebno navajati (npr. računanje) imen posameznih spremenljivk, ki se nahajajo v anketi pred in po.
# Komponente, ki se bodo računale oz. stolpce združimo v list, katerega nato kličemo pri računanju in pri generiranju tabel
vars.izvajalec <- list(
  cont = list(vars = rownames(navI)[navI$tip == 'CONT' & !is.na(navI$tip)]),  # "CONT" pomeni, da gre za zaprto vprašanje
  text = list(vars = rownames(navI)[navI$tip == 'TEXT' & !is.na(navI$tip)]))  # "TEXT" pomeni, da gre za odprto vprašanje (glej npr 26 vrstico v excel datoteki navodila)

vars.izvajalec$cont$ime.kratko[vars.izvajalec$cont$vars] <- navI[vars.izvajalec$cont$vars, 'ime.kratko'] # ime.kratko (glej navodila) in tabele pri poročilu izvajalca. Npr ime.kratko se pojavlja v Tabeli 1.1: Poročilo izvajalca 
vars.izvajalec$text$ime.kratko[vars.izvajalec$text$vars] <- navI[vars.izvajalec$text$vars, 'ime.kratko']
vars.izvajalec$cont$ime.dolgo[vars.izvajalec$cont$vars] <- navI[vars.izvajalec$cont$vars, 'ime.dolgo'] # Celoten tekst zaprtih vprašanj za tabele (glej izpis izvajalca)
vars.izvajalec$text$ime.dolgo[vars.izvajalec$text$vars] <- navI[vars.izvajalec$text$vars, 'ime.dolgo'] # Celoten tekst odprtih vprašanj za tabele (glej izpis izvajalca)
vars.izvajalec$cont$pobarvanka[vars.izvajalec$cont$vars] <- navI[vars.izvajalec$cont$vars, 'pobarvanka'] # V excel datoteki opredelimo
# meje barvanja za posamezno komponento (glej stolpec pobarvanka). 
# Te meje potem zapišemo v funkcijo s katero barvamo povprečja (glej skripto funkcije.r)
vars.izvajalec$cont$decimalke[vars.izvajalec$cont$vars] <- navI[vars.izvajalec$cont$vars, 'decimalke.tabele'] # zaokroževanje obarvanih vrednosti na 1 decimalko (glej funkcije.r)


# Združimo spremenljivke oz komponente za PREDMETE (PRED IN PO) v EXCEL DATOTEKI navodila#
# Stolpce oz spremenljivke, ki se računajo združimo v list
vars.predmet <- list(
  cont=list(vars=c(rownames(navP)[navP$tip == 'CONT' & !is.na(navP$tip) & navP$cont.pred.po.izpitu == "PRED"], # Komponente PRED izpitom 
                   rownames(navP)[navP$tip == 'CONT' & !is.na(navP$tip) & navP$cont.pred.po.izpitu == "PO"],   # Komponente PO izpitu
                   rownames(navP)[navP$tip == 'CONT' & !is.na(navP$tip) & navP$cont.pred.po.izpitu == "PRAKSA"])), # Komponente, ki vsebujejo oceno za študijsko prakso
  text=list(vars=rownames(navP)[navP$tip == 'TEXT' & !is.na(navP$tip)]),
  krediti=list(vars=rownames(navP["predmet.ocena.krediti", ])),
  kompetence1=list(vars=rownames(navP["predmet.ocena.kompetence1", ])))

# Ločimo kompponente po katerih računamo povprečja za predmete, 
# in sicer komponente PRED IZPITOM, komponente PO IZPITU IN komponente za študijsko PRAKSO (zaradi računanja vrednosti in izpisa poročil)
vars.predmet$cont$pred <- rownames(navP)[navP$tip == 'CONT' & !is.na(navP$tip) & navP$cont.pred.po.izpitu == "PRED"] 
vars.predmet$cont$po <- rownames(navP)[navP$tip == 'CONT' & !is.na(navP$tip) & navP$cont.pred.po.izpitu == "PO"]
vars.predmet$cont$praksa   <- rownames(navP)[navP$tip == 'CONT' & !is.na(navP$tip) & navP$cont.pred.po.izpitu == "PRAKSA"]

vars.predmet$cont$ime.kratko[vars.predmet$cont$vars] <- navP[vars.predmet$cont$vars, 'ime.kratko']
vars.predmet$text$ime.kratko[vars.predmet$text$vars] <- navP[vars.predmet$text$vars, 'ime.kratko']
vars.predmet$krediti$ime.kratko[vars.predmet$krediti$vars] <- navP[vars.predmet$krediti$vars, 'ime.kratko']
vars.predmet$kompetence1$ime.kratko[vars.predmet$kompetence1$vars] <- navP[vars.predmet$kompetence1$vars, 'ime.kratko']
vars.predmet$cont$ime.dolgo[vars.predmet$cont$vars] <- navP[vars.predmet$cont$vars, 'ime.dolgo']
vars.predmet$text$ime.dolgo[vars.predmet$text$vars] <- navP[vars.predmet$text$vars, 'ime.dolgo']
vars.predmet$krediti$ime.dolgo[vars.predmet$krediti$vars] <- navP[vars.predmet$krediti$vars, 'ime.dolgo']
vars.predmet$kompetence1$ime.dolgo[vars.predmet$kompetence1$vars] <- navP[vars.predmet$kompetence1$vars, 'ime.dolgo']

# Labele za komponenti Porabljeno število ur in za kompetence (glej poročilo za izvajalca, poglavje: Število porabljenih ur (anketa PO izpitu))
# Labele: "1 - Veliko manj"   "2 - Nekoliko manj" "3 - Predvideno"    "4 - Nekoliko več"  "5 - Veliko več"  
vars.predmet$krediti$labele[vars.predmet$krediti$vars] <- strsplit(navP["predmet.ocena.krediti","labele"], split = ",")
vars.predmet$kompetence1$labele[vars.predmet$kompetence1$vars] <- strsplit(navP["predmet.ocena.kompetence1","labele"], split = ",")

# we don't use whole wording for graph labels
# Labele (graf) za komponento "Ustreznost KT" oz Število porabljenih ur (anketa PO izpitu) <- glej poročilo za izvajalca slika:
# Frekvenčna porazdelitev za število porabljenih ur (anketa PO izpitu)
vars.predmet$krediti$labele.graf <- vars.predmet$krediti$labele[vars.predmet$krediti$vars]
vars.predmet$krediti$labele.graf[[vars.predmet$krediti$vars]][c(2,4)] <- c("2", "4")

# Labele za komponento "kompetence" <-glej poročilo za izvajalca
vars.predmet$kompetence$labele.graf <- vars.predmet$kompetence1$labele[vars.predmet$kompetence$vars]
vars.predmet$kompetence$labele.graf[[vars.predmet$kompetence$vars]][c(2,4)] <- c("2", "4")

####################