test: Sprint test-1 batch 3 — +70 tests (total 149)

CHANGELOG.md

@@ -11,6 +11,17 @@ versionado [SemVer](https://semver.org/lang/es/) adaptado a app web:
 
 ---
 
+## [Unreleased]
+
+### Added
+
+- Sprint test-1 batch 3: tests para `arma_matriz_transicion`,
+  `build_tasas_historico`, `regenerar_calidad_panel`, `formato_delta`,
+  `sankey_label_legible`, `sankey_nodes_orden`. Suite de testthat pasa
+  de 79 a **149 tests verde**. Cobertura aproximada del Sprint test-1
+  cerrada salvo `armo_base_panel` legacy (movido a Sprint test-2 para
+  combinarlo con cobertura de modo runtime via `testServer`).
+
 ## [0.9.0] · 2026-05-04
 
 Cierra Sprint A (#44 Tipo de dúo end-to-end). El toggle Interanual

ROADMAP.md

@@ -21,11 +21,17 @@ Sprint A). Ver [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md) para el detalle.
 
 - [x] Setup `tests/testthat/` + runner + helper-fixtures
 - [x] Fixture sintética `panel_mock.rds` (100 individuos × 3 ondas)
-- [x] Tests: `agrega_vars_derivadas`, `armo_tabla_sankey`,
-      `duos_disponibles_por_anio`, `duo_label` → **42 tests PASS**
-- [ ] Tests pendientes: `arma_tasas_destacadas`,
-      `regenerar_panel_historico`, `armo_base_panel` modo legacy
-- [ ] CI: GitHub Actions `tests-unit.yml`
+- [x] Tests batch 1: `agrega_vars_derivadas`, `armo_tabla_sankey`,
+      `duos_disponibles_por_anio`, `duo_label` → 42 tests
+- [x] Tests batch 2: `arma_tasas_destacadas`, `regenerar_panel_historico`,
+      `tests/testthat.R` aislado de `00-libraries.R` → 79 tests
+- [x] Tests batch 3: `arma_matriz_transicion`, `build_tasas_historico`,
+      `regenerar_calidad_panel`, `formato_delta`, `sankey_label_legible`,
+      `sankey_nodes_orden` → **149 tests PASS**
+- [x] CI: GitHub Actions `tests-unit.yml` ejecuta en cada push a master/staging
+- [ ] Pendiente para Sprint test-2: `armo_base_panel` modo legacy
+      (requiere `eph::organize_panels()` real, conviene cubrir junto
+      con runtime mode usando `testServer`).
 
 ### Sprint test-2 · Server logic con testServer() (~3-4 hs)
 

tests/testthat/test-arma_matriz_transicion.R

@@ -0,0 +1,156 @@
+### Tests de arma_matriz_transicion() (en R/utils_analisis.R).
+###
+### Construye una matriz NxN de transición (porcentaje sobre el total t0
+### de cada fila) usando preparo_base() con periodo_base = "t_anterior".
+###
+### Output: tibble con `from` como primera col y una col por categoría
+### destino. Valores en porcentaje, deberían sumar ~100 por fila (con
+### tolerancia por redondeo a 1 decimal).
+
+test_that("arma_matriz_transicion: estructura del output", {
+  ### Panel mínimo controlado:
+  ###   3 personas Ocupado_t0 → 2 Ocupado_t1 + 1 Desocupado_t1
+  ###   2 personas Desocupado_t0 → 1 Ocupado_t1 + 1 Inactivo_t1
+  df_panel <- tibble::tibble(
+    ESTADO     = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L),
+    ESTADO_t1  = c(1L, 1L, 2L, 1L, 3L),
+    PONDERA    = c(500, 500, 500, 500, 500),
+    PONDERA_t1 = c(500, 500, 500, 500, 500)
+  )
+
+  matriz <- arma_matriz_transicion(
+    df_panel  = df_panel,
+    var       = "ESTADO",
+    etiquetas = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar")
+  )
+
+  expect_s3_class(matriz, "tbl_df")
+  expect_true("from" %in% names(matriz))
+  ### Etiquetas legibles aplicadas: "Ocupado" → "Ocupados", etc.
+  expect_true(all(c("Ocupados", "Desocupados", "Inactivos",
+                    "Trab. familiares") %in% names(matriz)))
+})
+
+
+test_that("arma_matriz_transicion: filas suman ~100% (tolerancia redondeo)", {
+  df_panel <- tibble::tibble(
+    ESTADO     = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L),
+    ESTADO_t1  = c(1L, 1L, 2L, 1L, 3L),
+    PONDERA    = c(500, 500, 500, 500, 500),
+    PONDERA_t1 = c(500, 500, 500, 500, 500)
+  )
+
+  matriz <- arma_matriz_transicion(
+    df_panel  = df_panel,
+    var       = "ESTADO",
+    etiquetas = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar")
+  )
+
+  ### Sumar todas las cols numéricas por fila. Tolerancia ±0.5 pp por
+  ### redondeo a 1 decimal en preparo_base.
+  cols_num <- setdiff(names(matriz), "from")
+  sumas <- rowSums(matriz[, cols_num])
+  expect_true(all(abs(sumas - 100) < 1))
+})
+
+
+test_that("arma_matriz_transicion: valores específicos para caso controlado", {
+  ### Panel:
+  ###   2 Ocupado_t0 → Ocupado_t1 (PONDERA 500 c/u → 1000)
+  ###   1 Ocupado_t0 → Desocupado_t1 (PONDERA 500)
+  ###   Total Ocupado_t0 = 1500 → 1000/1500 = 66.7%, 500/1500 = 33.3%
+  df_panel <- tibble::tibble(
+    ESTADO     = c(1L, 1L, 1L),
+    ESTADO_t1  = c(1L, 1L, 2L),
+    PONDERA    = c(500, 500, 500),
+    PONDERA_t1 = c(500, 500, 500)
+  )
+
+  matriz <- arma_matriz_transicion(
+    df_panel  = df_panel,
+    var       = "ESTADO",
+    etiquetas = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar")
+  )
+
+  fila_ocup <- matriz |> dplyr::filter(from == "Ocupados")
+  expect_equal(fila_ocup$Ocupados, 66.7)
+  expect_equal(fila_ocup$Desocupados, 33.3)
+  expect_equal(fila_ocup$Inactivos, 0)
+})
+
+
+test_that("arma_matriz_transicion: orden de filas y cols sigue 'etiquetas' (no alfabético)", {
+  ### Panel con las 4 categorías presentes para que aparezcan las 4 filas.
+  df_panel <- tibble::tibble(
+    ESTADO     = c(1L, 2L, 3L, 4L),
+    ESTADO_t1  = c(1L, 2L, 3L, 4L),
+    PONDERA    = c(500, 500, 500, 500),
+    PONDERA_t1 = c(500, 500, 500, 500)
+  )
+
+  ### Etiquetas en orden NO alfabético: Inactivo, Ocupado, Desocupado, ...
+  matriz <- arma_matriz_transicion(
+    df_panel  = df_panel,
+    var       = "ESTADO",
+    etiquetas = c("Inactivo", "Ocupado", "Desocupado", "Trab_familiar")
+  )
+
+  ### Filas: el factor con levels = remap(etiquetas) define el orden,
+  ### dplyr::arrange(from, to) lo respeta.
+  expect_equal(matriz$from, c("Inactivos", "Ocupados", "Desocupados",
+                              "Trab. familiares"))
+  ### Cols (después de "from"): mismo orden.
+  cols <- setdiff(names(matriz), "from")
+  expect_equal(cols, c("Inactivos", "Ocupados", "Desocupados",
+                       "Trab. familiares"))
+})
+
+
+test_that("arma_matriz_transicion: funciona con CAT_OCUP", {
+  ### Mismo schema pero variable CAT_OCUP. Códigos 1=Patron, 2=Cuenta_propia,
+  ### 3=Asalariado, 4=TFSR.
+  df_panel <- tibble::tibble(
+    CAT_OCUP    = c(3L, 3L, 2L),
+    CAT_OCUP_t1 = c(3L, 3L, 3L),
+    PONDERA     = c(500, 500, 500),
+    PONDERA_t1  = c(500, 500, 500)
+  )
+
+  matriz <- arma_matriz_transicion(
+    df_panel  = df_panel,
+    var       = "CAT_OCUP",
+    etiquetas = c("Patron", "Cuenta_propia", "Asalariado", "TFSR")
+  )
+
+  ### Etiquetas legibles esperadas según el mapeo de la función.
+  expect_true(all(c("Patrones", "Cuenta propia", "Asalariados",
+                    "Trab. familiares") %in% names(matriz)))
+})
+
+
+test_that("arma_matriz_transicion: categoría sin presencia → no aparece como fila pero SÍ como columna", {
+  ### Sin Trab_familiar en el panel: la columna existe con 0s gracias a
+  ### names_expand = TRUE + factor con levels en `to`. Pero la fila NO
+  ### se genera (no hay registros que la tengan como `from`).
+  df_panel <- tibble::tibble(
+    ESTADO     = c(1L, 2L, 3L),
+    ESTADO_t1  = c(1L, 2L, 3L),
+    PONDERA    = c(500, 500, 500),
+    PONDERA_t1 = c(500, 500, 500)
+  )
+
+  matriz <- arma_matriz_transicion(
+    df_panel  = df_panel,
+    var       = "ESTADO",
+    etiquetas = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar")
+  )
+
+  ### Columna "Trab. familiares" presente y todo 0 (no hay transiciones
+  ### hacia esa categoría en el panel).
+  expect_true("Trab. familiares" %in% names(matriz))
+  expect_true(all(matriz[["Trab. familiares"]] == 0))
+
+  ### Pero la fila NO se genera (no hay nadie con ESTADO=4 en t0).
+  expect_false("Trab. familiares" %in% matriz$from)
+  expect_equal(nrow(matriz), 3)
+})

tests/testthat/test-build_tasas_historico.R

@@ -0,0 +1,153 @@
+### Tests de build_tasas_historico() (en ETL/99-functions.R).
+###
+### Construye un tibble con (periodo, categoria, persistencia, salida,
+### entrada) iterando sobre todos los duos válidos del microdato. NO
+### escribe a disco — devuelve el tibble in-memory.
+###
+### Acepta `window`: "trimestral" (default) o "anual" (issue #46).
+
+test_that("build_tasas_historico trimestral: schema y filas > 0", {
+  df_microdato <- load_panel_mock() |> agrega_vars_derivadas()
+
+  out <- build_tasas_historico(
+    df_microdato = df_microdato,
+    var          = "ESTADO",
+    etiquetas    = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar"),
+    window       = "trimestral"
+  )
+
+  expect_s3_class(out, "tbl_df")
+  expect_true(all(c("periodo", "categoria", "persistencia", "salida",
+                    "entrada") %in% names(out)))
+  expect_gt(nrow(out), 0)
+})
+
+
+test_that("trimestral: periodos en formato 'YYYY_tA-tB'", {
+  df_microdato <- load_panel_mock() |> agrega_vars_derivadas()
+
+  out <- build_tasas_historico(
+    df_microdato = df_microdato,
+    var          = "ESTADO",
+    etiquetas    = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar"),
+    window       = "trimestral"
+  )
+
+  ### Fixture tiene 2024-T1, T2, T3 → 2 dúos consecutivos.
+  expect_true(all(out$periodo %in% c("2024_t1-t2", "2024_t2-t3")))
+})
+
+
+test_that("anual: periodos en formato 'YYYY_tN' (sin '-tM')", {
+  ### Construir microdato extendido a 2025-T1 para tener al menos un dúo
+  ### anual válido (2024-T1 → 2025-T1).
+  base <- load_panel_mock()
+  df_2025 <- base |>
+    dplyr::filter(TRIMESTRE == 1L) |>
+    dplyr::mutate(ANO4 = 2025L)
+  df_microdato <- dplyr::bind_rows(base, df_2025) |> agrega_vars_derivadas()
+
+  out <- build_tasas_historico(
+    df_microdato = df_microdato,
+    var          = "ESTADO",
+    etiquetas    = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar"),
+    window       = "anual"
+  )
+
+  ### Solo dúo válido: 2024-T1 → 2025-T1, periodo "2024_t1".
+  expect_true(all(out$periodo == "2024_t1"))
+})
+
+
+test_that("una fila por (periodo, categoria) y todas las etiquetas presentes", {
+  df_microdato <- load_panel_mock() |> agrega_vars_derivadas()
+  etiquetas <- c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar")
+
+  out <- build_tasas_historico(
+    df_microdato = df_microdato,
+    var          = "ESTADO",
+    etiquetas    = etiquetas,
+    window       = "trimestral"
+  )
+
+  ### 2 dúos x 4 categorías = hasta 8 filas. Puede haber menos si alguna
+  ### categoría no es computable en algún dúo, pero todas deberían estar
+  ### representadas al menos una vez en el panel mock.
+  expect_setequal(unique(out$categoria), etiquetas)
+})
+
+
+test_that("invariante: persistencia + salida = 100 por fila", {
+  df_microdato <- load_panel_mock() |> agrega_vars_derivadas()
+
+  out <- build_tasas_historico(
+    df_microdato = df_microdato,
+    var          = "ESTADO",
+    etiquetas    = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar"),
+    window       = "trimestral"
+  )
+
+  ### Tolerancia ±0.2 pp por redondeo a 1 decimal en ambas tasas.
+  deltas <- abs(out$persistencia + out$salida - 100)
+  expect_true(all(deltas < 0.2))
+})
+
+
+test_that("invariante: tasas en rango [0, 100]", {
+  df_microdato <- load_panel_mock() |> agrega_vars_derivadas()
+
+  out <- build_tasas_historico(
+    df_microdato = df_microdato,
+    var          = "ESTADO",
+    etiquetas    = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar"),
+    window       = "trimestral"
+  )
+
+  expect_true(all(out$persistencia >= 0 & out$persistencia <= 100))
+  expect_true(all(out$salida >= 0 & out$salida <= 100))
+  expect_true(all(out$entrada >= 0 & out$entrada <= 100))
+})
+
+
+test_that("desde_panel filtra periodos previos", {
+  df_microdato <- load_panel_mock() |> agrega_vars_derivadas()
+
+  ### Sin filtro: 2 dúos (2024_t1-t2, 2024_t2-t3).
+  out_full <- build_tasas_historico(
+    df_microdato = df_microdato,
+    var          = "ESTADO",
+    etiquetas    = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar"),
+    window       = "trimestral"
+  )
+
+  ### Con desde_panel = "2024T2": solo 2024_t2-t3.
+  out_filt <- build_tasas_historico(
+    df_microdato = df_microdato,
+    var          = "ESTADO",
+    etiquetas    = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar"),
+    desde_panel  = "2024T2",
+    window       = "trimestral"
+  )
+
+  expect_true(all(out_filt$periodo == "2024_t2-t3"))
+  expect_lt(nrow(out_filt), nrow(out_full))
+})
+
+
+test_that("vars_extra: pasa columnas extra al panel sin afectar el output schema", {
+  ### vars_extra se usa internamente en armo_base_panel para incluir cols
+  ### adicionales en el panel (ej: CH04, CH06 para validaciones), pero el
+  ### output de tasas no las expone.
+  df_microdato <- load_panel_mock() |> agrega_vars_derivadas()
+
+  out <- build_tasas_historico(
+    df_microdato = df_microdato,
+    var          = "ESTADO",
+    etiquetas    = c("Ocupado", "Desocupado", "Inactivo", "Trab_familiar"),
+    vars_extra   = c("CH04", "CH06"),
+    window       = "trimestral"
+  )
+
+  expect_setequal(names(out), c("periodo", "categoria", "persistencia",
+                                "salida", "entrada"))
+})