Get formatted flextable of response rates for the Absolvent:innenbefragung

Usage

rub_table_ab(df, typology, headings, padding = 3L)

Arguments

df: Data frame
typology: Data frame with flextable typology
headings: Character vectors of headings
padding: Integer, padding in pts (points) passed to flextable::padding()

Value

Formatted Flextable

Illustrations

Examples

# Create example data
studienabschluss <- data.frame(
  stringsAsFactors = FALSE,
  studienabschluss = c("Geschlecht","weiblich",
                       "m\u00E4nnlich","Abschlussart","Bachelor 1-Fach",
                       "Bachelor 2-F\u00E4cher","Staatsexamen","Magister Theologiae",
                       "Master 1-Fach","Master 2-F\u00E4cher","Master of Education",
                       "F\u00E4chergruppe (erstes Studienfach)","Geisteswissenschaften",
                       "Humanmedizin / Gesundheitswissenschaften",
                       "Ingenieurwissenschaften","Kunst, Kunstwissenschaft",
                       "Mathematik, Naturwissenschaften",
                       "Rechts-, Wirtschafts-, Sozialwissenschaften","Sport",
                       "Gesamtzahl angeschriebene Absolvent:innen / g\u00FCltige Frageb\u00F6gen",
                       "R\u00FCcklaufquote Absolvent:innenbefragungen"),
  koepfe_rub = c(NA,"9.887","9.969",NA,
                 "6.673","3.164","1.708","30","6.081","404","1.796",NA,
                 "4.611","882","4.778","265","3.614","5.086","620",
                 "19.856","35%"),
  koepfe_rub_perc = c(NA,"50%","50%",NA,"34%",
                      "16%","8,6%","0,2%","31%","2,0%","9,0%",NA,"23%",
                      "4,4%","24%","1,3%","18%","26%","3,1%","100%","35%"),
  koepfe_bef = c(NA,"3.594","3.358",NA,
                 "2.643","1.352","413","11","1.897","162","474",NA,
                 "1.724","186","1.603","108","1.544","1.613","174",
                 "6.952","35%"),
  koepfe_bef_perc = c(NA,"52%","48%",NA,"38%",
                      "19%","5,9%","0,2%","27%","2,3%","6,8%",NA,"25%",
                      "2,7%","23%","1,6%","22%","23%","2,5%","100%","35%"),
  row_id = c(1L,2L,3L,4L,5L,6L,7L,8L,
             9L,10L,11L,12L,13L,14L,15L,16L,17L,18L,19L,
             20L,21L)
)

typology <- data.frame(
  stringsAsFactors = FALSE,
  col_keys = c(
    "studienabschluss","koepfe_rub","koepfe_rub_perc","koepfe_bef","koepfe_bef_perc"
  ),
  colC = c(
    "Studienabschluss","Absolventinnen und Absolventen (Pr\u00FCfungsjahrg\u00E4nge 2016 bis 2019)",
    "Absolventinnen und Absolventen (Pr\u00FCfungsjahrg\u00E4nge 2016 bis 2019)",
    "Absolventinnen und Absolventen (Pr\u00FCfungsjahrg\u00E4nge 2016 bis 2019)",
    "Absolventinnen und Absolventen (Pr\u00FCfungsjahrg\u00E4nge 2016 bis 2019)"
  ),
  colB = c(
    "Studienabschluss","Angeschrieben","Angeschrieben","G\u00FCltige Frageb\u00F6gen",
    "G\u00FCltige Frageb\u00F6gen"
  ),
  colA = c(
    "Studienabschluss","K\u00F6pfe","(in %)","K\u00F6pfe","(in %)"
  )
)

headings <- c(
  "Geschlecht", "Abschlussart", "F\u00E4chergruppe (erstes Studienfach)",
  "Gesamtzahl angeschriebene Absolvent:innen / g\u00FCltige Frageb\u00F6gen",
  "R\u00FCcklaufquote Absolvent:innenbefragungen"
)

# Function call
rub_table_ab(
  df = studienabschluss,
  typolog = typology,
  headings = headings
)
Studienabschluss Absolventinnen und Absolventen (Prüfungsjahrgänge 2016 bis 2019)
Angeschrieben Gültige Fragebögen*
Köpfe (in %) Köpfe (in %)
Geschlecht 
weiblich 9.887 50% 3.594 52%
männlich 9.969 50% 3.358 48%
Abschlussart 
Bachelor 1-Fach 6.673 34% 2.643 38%
Bachelor 2-Fächer 3.164 16% 1.352 19%
Staatsexamen 1.708 8,6% 413 5,9%
Magister Theologiae 30 0,2% 11 0,2%
Master 1-Fach 6.081 31% 1.897 27%
Master 2-Fächer 404 2,0% 162 2,3%
Master of Education 1.796 9,0% 474 6,8%
Fächergruppe (erstes Studienfach) 
Geisteswissenschaften 4.611 23% 1.724 25%
Humanmedizin / Gesundheitswissenschaften 882 4,4% 186 2,7%
Ingenieurwissenschaften 4.778 24% 1.603 23%
Kunst, Kunstwissenschaft 265 1,3% 108 1,6%
Mathematik, Naturwissenschaften 3.614 18% 1.544 22%
Rechts-, Wirtschafts-, Sozialwissenschaften 5.086 26% 1.613 23%
Sport 620 3,1% 174 2,5%
Gesamtzahl angeschriebene Absolvent:innen / gültige Fragebögen 19.856 100% 6.952 100%
Rücklaufquote Absolvent:innenbefragungen 35%
*Fragebögen werden als gültig kategorisiert, wenn mindestens eine Frage beantwortet wurde. Bei der Absolvent:innenbefragung werden nach Abschluss der Befragung Studienfälle aus den Datensätzen gelöscht, wenn nur sehr wenige Fragen beantwortet wurden. Diese ausgeschlossenen Fälle sind in dieser Rücklauftabelle noch enthalten, obwohl sie bei den eigentlichen Auswertungen nicht mehr berücksichtigt wurden.

Studienabschluss	Absolventinnen und Absolventen (Prüfungsjahrgänge 2016 bis 2019)
	Angeschrieben		Gültige Fragebögen*
	Köpfe	(in %)	Köpfe	(in %)
Geschlecht
weiblich	9.887	50%	3.594	52%
männlich	9.969	50%	3.358	48%
Abschlussart
Bachelor 1-Fach	6.673	34%	2.643	38%
Bachelor 2-Fächer	3.164	16%	1.352	19%
Staatsexamen	1.708	8,6%	413	5,9%
Magister Theologiae	30	0,2%	11	0,2%
Master 1-Fach	6.081	31%	1.897	27%
Master 2-Fächer	404	2,0%	162	2,3%
Master of Education	1.796	9,0%	474	6,8%
Fächergruppe (erstes Studienfach)
Geisteswissenschaften	4.611	23%	1.724	25%
Humanmedizin / Gesundheitswissenschaften	882	4,4%	186	2,7%
Ingenieurwissenschaften	4.778	24%	1.603	23%
Kunst, Kunstwissenschaft	265	1,3%	108	1,6%
Mathematik, Naturwissenschaften	3.614	18%	1.544	22%
Rechts-, Wirtschafts-, Sozialwissenschaften	5.086	26%	1.613	23%
Sport	620	3,1%	174	2,5%
Gesamtzahl angeschriebene Absolvent:innen / gültige Fragebögen	19.856	100%	6.952	100%
Rücklaufquote Absolvent:innenbefragungen	35%
*Fragebögen werden als gültig kategorisiert, wenn mindestens eine Frage beantwortet wurde. Bei der Absolvent:innenbefragung werden nach Abschluss der Befragung Studienfälle aus den Datensätzen gelöscht, wenn nur sehr wenige Fragen beantwortet wurden. Diese ausgeschlossenen Fälle sind in dieser Rücklauftabelle noch enthalten, obwohl sie bei den eigentlichen Auswertungen nicht mehr berücksichtigt wurden.