frz_plot_andreas

library(reshape)

master = read.csv('0_Masterdokument_Datenuebersicht_master.csv', header=T)

master <- master[master$msr != 'Schweiz',]

master$kanton <- factor(master$kanton)
master$typ_fein <- factor(master$typ_fein)
master$typ_grob <- NULL # stimmt nicht
master$sprachregion <- factor(master$sprachregion)

# add color, typ_grob code to typ_fein
typgrobcols = data.frame(
	c(1:14),
	c(
		rep(1, 5), # metropolraum
		rep(2, 3), # nichtmetropolitane aglo 1
		rep(3, 2), # nichtmetropolitane aglo 2
		rep(4, 4)  # rural
	),
	c(
		rep(colors()[555], 5), # red, metropolraum
		rep(colors()[130], 3), # blau, nichtmetropolitane aglo 1
		rep(colors()[150], 2), # braun (gelb), nichtmetropolitane aglo 2
		rep(colors()[258], 4)  # grün, rural
	),
	stringsAsFactors=F)
names(typgrobcols) <- c('typ_fein', 'typ_grob', 'typ_grob_col')

master <- merge(master, typgrobcols, by=c('typ_fein'))

## some summary graphics about MS regions

plot(c(master$typ_fein), master$bevölkerung, xlab='MS Typologie (klein=städtisch)', xlim=c(14, 1), ylab='Bevölkerung', main='Zusammenhang Bevölkerung / MS Typologie')

## scatterplot grundvers/nichtgrundvers dichte : ungefähr
with(master, plot(grundvers/bevölkerung, nichtgrundvers/bevölkerung, col=typ_grob_col))

## plot ärzteverteilung schweiz

labels <- paste(c('Grundversorger ', 'Spezialisten '), round(x/sum(x) * 100), '%', sep='')
pie(x, labels, main='Ärzteverteilung Schweiz')
dev.copy(pdf, 'R/output/aerztevereilung_schweiz.pdf'); dev.off()

master <- master[order(master$bevölkerung),]
with(master, barplot((grundvers+nichtgrundvers)/bevölkerung, border='red', density=0))
master <- master[order(-c(master$typ_fein)),]
par(new=T)
with(master, barplot((grundvers+nichtgrundvers)/bevölkerung, border='green', density=0))


## boxplot ärzte / typ_grob
doctors <- with(master, data.frame(typ_grob, grundvers/bevölkerung, nichtgrundvers/bevölkerung, typ_grob_col))
names(doctors) <- c('typ_grob', 'grundvers', 'nichtgrundvers', 'typ_grob_col')
doctors <- melt(doctors, id.vars=c('typ_grob', 'typ_grob_col'))
names(doctors) <- c('typ_grob', 'typ_grob_col', 'which', 'dichte')

#TODO make sure order typ_grob & typ_grob_colors always matches
#par(mar=c(8,4,1,1))
boxplot(dichte~typ_grob*which, data=doctors,
	xaxt='n',
	col=unique(master$typ_grob_col[order(master$typ_grob)]),
	ylab='Versorgungsdichte [Arzt/Einwohner]',
	main='Ärzteverteilung nach MS Regionen Grob Typ')
axis(1, at=c(2.5, 6.5), tck=0, las=0, labels=c('grundvers', 'nichtgrundvers'))

dev.copy(pdf, 'R/output/aerztevereilung_typ_grob.pdf'); dev.off()