| Sintesi: sono descritte, in sintesi, la metodologia e le varie fasi, da eseguire in modo gerarchico dall'utente, per la correzione effettuata secondo l'approccio probabilistico |
Con questo metodo si ottiene la correzione di un file di dati con l'approccio di tipo probabilistico: l'imputazione delle variabili necessarie a far si che un record trovato errato in base alle regole di incompatibilità, passi tutte le regole, dipende dalla probabilità, sia riguardo alle variabili, se più variabili possono essere prese in considerazione, sia riguardo ai valori da assegnare alle variabili, estratti dai donatori. Da Barcaroli et al (1999) sono di seguito descritti i principi su cui la tecnica si basa.
L'approccio probabilistico non impone la necessità di
definire a priori, per ogni situazione di errore, l'elenco delle azioni
da intraprendere per eliminare gli errori dai dati: l'esperto statistico
deve limitarsi a definire le situazioni di errore, demandando ad un prefissato
algoritmo il compito di riportare il record ad una situazione di correttezza.
L'approccio probabilistico, sviluppato in CONCORD, ha il suo punto
di riferimento nella cosiddetta metodologia Fellegi-Holt, esposta
nell'articolo "A systematic approach to automatic edit and imputation"
di I.Fellegi e D.Holt, pubblicato nel 1976 sul Journal of the American
Statistical Association.
Un piano probabilistico è composto, quindi, da regole di incompatibilità, che seguendo la terminologia di Fellegi e Holt, sono chiamate edit in forma normale. Un edit in forma normale è costituto dalla congiunzione di due o più condizioni sui valori di variabili del record: l'edit è attivato, in un dato record, quando sono verificate simultaneamente tutte le condizioni in esso definite. La parte SE di una regola di incompatibilità, cioè quella che esprime la situazione di errore, può corrispondere a uno o più edit in forma normale.
L'algoritmo che elimina gli errori provvede a determinare, per ogni record e per ogni situazione di errore, quali variabili modificare, in modo da avere la certezza di eliminare gli errori individuati e, soprattutto, di non introdurne altri nel record, minimizzando nel contempo il numero di variabili modificate.
Gli edit in forma normale definiti dall'esperto, detti edit espliciti, sono sufficienti ad individuare la presenza di errori all'interno dei record di un file, ma non a garantire una imputazione di valori corretta ed ottimale. Infatti, la scelta di quali variabili modificare e di quali nuovi valori assegnare, è condizionata dai vincoli di correttezza - non introdurre nuovi errori nel record - e di minimalità - modificare il minor numero possibile di variabili. A tal fine, occorre considerare anche i cosiddetti edit impliciti, derivabili da quelli espliciti ed individuare così l'insieme minimo e completo degli edit.
La metodologia di Fellegi-Holt prevede che, una volta definiti gli edit espliciti, questi siano analizzati, sia per scoprire la presenza di contraddizioni e/o ridondanze, che per derivare tutti gli edit impliciti in essi contenuti.
La fase dell'analisi e della derivazione degli edit, produce un insieme di regole che ha le seguenti caratteristiche:
Prima fase, nella stesura del piano di incompatibilità, è
quella della definizione delle variabili, eventualmente delle liste di
variabili, e delle regole di incompatibilità.
5.1.1. Definizione delle variabili
Propedeutica ad ogni altra funzione è la definizione delle variabili, cioè dei campi del record da sottoporre a controllo ed eventuale correzione. Nell'approccio probabilistico sono trattate variabili categoriche o qualitative con valori codificati da 0 a 9999. Per definire le variabili è necessario avere il tracciato record con indicate le posizioni iniziali e le lunghezze di ogni variabile da trattare.
Nei record di input le variabili da trattare devono essere completate con 0 a sinistra del valore per tutta la lunghezza del campo; quindi i campi più lunghi di un carattere devono essere completati con zeri iniziali.
E' necessario definire solo le variabili che vogliamo sottoporre
a controllo; il resto del record verrà ricopiato senza modifiche.
Il numero massimo di variabili definibili è 500.
Per ogni variabile è necessario indicare:
Definita una variabile bisogna passare all'inserimento dei valori dei
domini di una variabile selezionando "DOMINI ".
Per dominio di una variabile si intendono i valori che la variabile
può assumere, ossia le possibili risposte ad un quesito del questionario
dell'indagine in oggetto, per un massimo di 700; l'eventuale ammessa
assenza di risposta "blank" va indicata con "B". Nella fase di inserimento
della variabile, scritti il nome la posizione e la lunghezza, bisogna definire
i valori del dominio, espressi in forma di intervallo "da a".
Se per esempio una qualsiasi variabile può' assumere i valori 1,5,8,9 ed è ammessa la risposta mancante:
Per aggiungere ulteriori domini ad una variabile:
Terminato l'inserimento o la modifica dei domini la variabile viene aggiornata scegliendo "end".
Dal menu a tendina "File" (vedi fig. 5.2):
5.1.2. Definizione delle liste di variabili
Le liste di variabili , utili per agevolare la scrittura delle regole, sono insiemi di variabili la cui risposta nel questionario può mancare o non mancare in funzione del valore di un'altra variabile.
Tipicamente appartengono ad una lista tutte le variabili di una sezione
del questionario che deve essere compilata o no sulla base di un quesito
"filtro" precedente, oppure sezioni di questionario che ammettono molte
risposte multiple.
Scrivendo una sola regola, che indica incompatibilità tra una
variabile e la variabile di lista, saranno automaticamente generate, nella
fase di controllo (vedi §5.2.1),
tante
regole quante sono le variabili indicate nella lista se la lista è
stata definita OR, o una regola che comprende
tutte
le variabili della lista se questa è stata definita
AND.
Esempio:
poniamo che se l'età è minore di 14 anni non deve
essere compilata una sezione del questionario che comprende sei variabili;
dovremmo scrivere sei regole una tra ETA e VAR1, un'altra tra ETA e VAR2,
…e infine una tra ETA e VAR6; invece creando una lista che chiameremo "LISETA"
comprendente le variabili precedentemente definite VAR1, VAR2... VAR6 potremo
scrivere una sola regola (cfr. definizione delle regole) tra ETA e LISETA:
ETA(0-13) LISETA< )
Se la variabile LISETA è stata dichiarata OR, definizione più comune per le variabili lista, saranno automaticamente generate nella fase di controllo delle regole, sei regole di incompatibilità, una tra la variabile ETA e la variabile VAR1, una tra la variabile ETA e la variabile VAR2, e così via.
Se invece la variabile LISETA è stata dichiarata AND verrà automaticamente generata, nella fase di controllo delle regole, una sola regola di incompatibilità, tra variabile ETA e tutte le variabili elencate in LISETA.
Una lista può comprendere al massimo 100 variabili.
Per definire una lista:
Per aggiungere variabili ad una lista:
Fig. 5.3 La gestione delle liste
5.1.3. Definizione delle regole di incompatibilita'
Le regole di incompatibilità o "edit" scritte dall'utente, per
una massimo di 2000, sono chiamate "insieme minimale" e descrivono
l'incompatibilità
tra le variabili considerate nei loro sottodomini.
L'esperto dell'indagine deve definire, quindi, quali sono le incompatibilità
possibili nelle risposte ai quesiti del questionario e trascriverle sotto
forma di regola, mettendo, se gli è più consono, in forma
negativa o "diverso da" una risposta possibile o compatibile.
Ad esempio se in un questionario lo stato civile "non libero" è compatibile solo con l'età maggiore di 14 anni e dobbiamo scrivere una regola per controllare le risposte diremo
se stato civile non libero ed età > 14 anni
per considerare compatibili le risposte a quesiti, trasformandola poi in incompatibilità scrivendo
se stato civile non libero ed età 0-13 anni.
Nell'approccio probabilistico, vengono trattate solo variabili di tipo
categorico, anche se codificate numeriche, con soli controlli di uguaglianza,
e non sono possibili operazioni di tipo aritmetico tra le variabili; inoltre
bisogna considerare sottoinsiemi del dominio di una variabile poiché,
se ne considerassimo l'intero dominio, la regola sarebbe sempre verificata
qualsiasi fosse il valore della variabile a confronto.
Non bisogna scrivere regole per controllare il dominio delle variabili,
dato che questo controllo viene effettuato e corretto automaticamente dal
programma.
Se una regola inizia con un asterisco "*", questa viene considerata
un commento.
Una regola può contenere un massimo di 16 variabili,
e ogni variabile della regola può avere al massimo 100 valori
di sottodominio.
Ogni regola deve essere così interpretata:
Se è vero V1(sd1 o ..sdn) ed è vero V2(sd1 o ..sdn) ...ed è vero Vn(sd1 o ..sdn) alloral'incompatibilità è vera.
Le variabili all'interno di una regola esprimono contemporaneità (AND) mentre i valori dei sottodomini tra parentesi esprimono alternatività (OR).
Esempio:
consideriamo che se l'età (descritta dalla variabile ETA)
è minore di 14 anni e lo stato civile (descritto dalla variabile
STACIV) è libero (risposta 1 al quesito relativo, che ammette le
risposte possibili 1-5) la risposta è esatta;
in forma negativa diremo se se l'età è minore di 14 anni e lo stato civile è "diverso da" libero "1" allora l'incompatibilità è verificata;
scriveremo quindi la regola:
ETA(0-13) STACIV<1)
oppure
ETA<14-110) STACIV(2,3,4,5)
Quindi:
In caso di errore usare il tasto "undo".
Con "clear" si annulla l'intera operazione.
Per commentare una regola:
Fig 5.5 Le funzioni per l'approccio probabilistico
Eseguita la fase di definizione delle variabili, delle liste di variabili
e delle regole di incompatibilità, si deve scegliere la funzione
di "Controllo delle regole".
La fase di controllo delle regole scritte dall'utente, ossia dell'insieme
minimale, verifica eventuali errori di sintassi, incongruenze e ridondanze
delle regole, accorpa regole che hanno le stesse variabili con domini diversi
solo per un valore, esplode le liste creando tante regole quante sono le
variabili nella lista se definita in "OR", segnala le modifiche
effettuate, fermando il processo se esistono regole contraddittorie, cioè
regole in contrapposizione tra loro, o regole che per accorpamenti successivi
rimangono con una sola variabile, o regole che per una variabile hanno
indicato tutto il dominio.
Gli errori di sintassi nelle regole si possono verificare se le regole vengono corrette, o se vengono eliminate o modificate variabili o liste, mentre le incompatibilità , le ridondanze e le incoerenze sono sempre possibili durante la scrittura delle regole stesse, e verificabili solo con un processo iterativo.
Alla fine del passaggio di controllo delle regole viene mostrata la lista delle segnalazioni di errori o avvertimenti, quale ad esempio "edit ridondante". Dalla maschera è possibile uscire con "F3" e, se il passaggio è andato a buon fine, sarà possibile eseguire la funzione di "check dei dati", la "derivazione dell'insieme completo" e, nel modulo di definizione delle regole, la funzione di "export per deterministico" (vedi §5.1.3).
In questa fase vengono registrati tra gli altri i seguenti file esterni:
E' importante e opportuno riciclare il passo di controllo ponendo in input il file generato "regole_da_minset", rinominandolo "REGOLE.dat"; questo riciclo va effettuato fino a che non si verifichino più ulteriori accorpamenti delle regole derivate dalla precedente esecuzione della funzione di controllo delle regole.
Dopo il passo di controllo, nel quale vengono eseguiti i programmi "contreg.exe"
e "genreg.exe", avendo i dati di input a disposizione è opportuno,
prima di eseguire la fase di derivazione degli edit impliciti, eseguire
la fase di controllo o "CHECK" dei dati di input o dati grezzi.
Selezionando la funzione "check dei dati" sono possibili tre scelte:
1. CHECK
La scelta della funzione di controllo o "Check" dei dati di input, o dati grezzi, dovrebbe essere eseguita prima della fase di derivazione dell'insieme completo, per eliminare dall'insieme degli edit espliciti o "insieme minimale" scritti dall'utente, eventuali errori di definizione delle variabili, sia nei domini che rispetto al tracciato di registrazione, o errori di scrittura delle regole dal punto di vista logico.
Il check dei dati, separa i dati grezzi in esatti ed errati, verificando per i record di input, l'incompatibilità descritta nelle regole dell'insieme minimo tramite il file esterno codificato "MINICE.dat" scritto nella fase di controllo delle regole.
Durante la fase di check, per ogni record in esame se anche una sola regola di incompatibilità è vera il record viene registrato tra gli errati, e viene registrato un record nel file "ERRORI.dat" con il numero della regola errata; in questo caso si può vedere la regola corrispondente al numero tramite la funzione "Vista delle regole in uso" (vedi punto 2).
A fine passaggio di check, segnalato da apposito messaggio, vengono mostrati i contatori dei record letti, esatti ed errati e una tabella (vedi fig. 5.7) con elencate le regole violate e gli eventuali dati fuori dominio. Tutti i riferimenti numerici delle regole vanno fatti con il file MINSET.dat (vedi punto 2, "Vista delle regole in uso") ove sono elencate e numerate anche le regole generate automaticamente, nella fase di controllo delle regole, che si riferiscono al "fuori dominio" delle variabili.
L'analisi di questi risultati permette all'utente di verificare gli eventuali errori di definizione e permette, inoltre, di verificare se i dati di input sono affetti da errori sistematici che dovrebbero essere eliminati, con approccio diverso, prima della correzione probabilistica.
Infatti è importante controllare attentamente le regole attivate con troppa frequenza, indice di errore di definizione, o di registrazione, o di risposta ad un quesito affetto da errore sistematico.
Una distribuzione casuale, "a pioggia", delle regole violate indica che il piano di check è ben strutturato, e che i dati non sono affetti da errori non stocastici.
Nel passo di check, che esegue il programma esterno "genckf", vengono registrati nella cartella di progetto i seguenti file:
Si ricorda che per eseguire il check dei dati non è necessario aver effettuato la funzione di "derivazione delle regole implicite".
Fig. 5.7 La tabella delle regole attivate nel check dei dati
2. VISTA REGOLE in USO
5.2.3. La
derivazione degli edit impliciti
Fig. 5.8 La funzione di derivazione dell'insieme completo
La scelta della funzione "Esegue derivazione", da "Derivazione insieme completo", effettua la derivazione delle eventuali regole implicite dalle regole esplicite scritte dall'utente, e sottoposte al passo di controllo detto "insieme minimale", ed è indispensabile per un corretto passo di correzione dei dati errati o imputazione.
La derivazione è un programma che per ogni variabile, detta "generatrice", verifica se le n regole che la contengono, raggruppate a 2,3,...a n ne coprono l'intero dominio della variabile, e in questo caso, se le altre variabili contenute nelle regole generano una nuova regola che viene detta "implicita". Se questa regola non risulta compresa nelle altre regole dell'insieme minimo viene detta "essenzialmente nuova", diventa parte dell'insieme delle regole, e rientra nel passo che viene riciclato.
Non è possibile quantificare a priori il tempo, talvolta anche di molte ore, necessario alla derivazione dell'insieme completo.
In teoria per ogni variabile sarebbe necessario un numero di combinazioni pari a 2**n-n-1, ove n è il numero delle regole che contengono la variabile in esame; e questo moltiplicato per tutte le variabili definite dall'utente che ad n chiudono il dominio. E' stato necessario introdurre dei tagli, alcuni suggeriti dalla stessa metodologia di Fellegi-Holt, altri sviluppati con algoritmi che permettono di ridurre il numero delle combinazioni, quali ad esempio le "classi di equivalenza" che raggruppano in una stessa classe tutte le regole che, per la variabile in esame, hanno lo stesso dominio.
In questa fase vengono registrati nella cartella di progetto i seguenti file esterni:
Se il passo di derivazione si ferma per "edit degenere" o "edit contraddittori", bisogna riferirsi al file "GENER.dat" e al file "COMPLETO.dat" per capire quali regole sono tra loro incompatibili considerando che "GENER.dat" contiene un record per ogni regola con numeri indicanti:
Le regole esplicite hanno il record corrispondente su "GENER.dat" con tutti 0.
Se il passo di derivazione è andato a buon fine viene resa possibile
la funzione "Correzione dati".
Scegliendo "display derivazione" si ha una lista dei passi effettuati
durante la derivazione.
Scegliendo "insieme completo" vengono mostrate tutte le regole,
numerate, che formano l'insieme delle regole sia esplicite che implicite.
5.2.4.1. Impostazione delle variabili fisse
Questa funzione, propedeutica alla fase d'imputazione, permette di condizionare la correzione di singole variabili con l'impostazione di alcuni parametri.
Infatti è possibile:
Con "exit" si esce senza salvare le modifiche.
Con "save and exit" si esce dalla funzione e si salvano le modifiche
anche sul file esterno "VARFIX.dat".
Con "import" si importano variabili da un file esterno formattato
del tipo "VARFIX.dat".
5.2.4.2. Impostazione dei pesi
Con questa funzione è possibile variare la distribuzione dei pesi, quale risulta dal passaggio di check, per i domini di variabili opportunamente scelte, in modo che sia applicata, in casi particolari, una distribuzione scelta dall'utente.
Il programma di correzione, nel caso debba imputare una variabile con un valore che debba essere forzato perché non trovato nel serbatoio donatori, oppure se la variabile è stata definita "marginale" (vedi § 5.2.4.1), prenderà i valori da imputare dalla distribuzione delle frequenze ottenute nel passaggio di check e registrate sul file "FREQUEN.dat".
Con la funzione "Pesi" è possibile modificare questa distribuzione all'interno dei valori del dominio di una variabile. Il programma mostra l'intera distribuzione delle frequenze nella "Lista totale dei pesi in %".
Per creare una variabile peso:
Con questa funzione si impostano i parametri che condizionano l'intera esecuzione del passo di imputazione, contrariamente alle impostazioni del paragrafo 5.2.4.1, che riguardano le singole variabili.
I parametri sono:
Con 'Save and exit' si registrano i parametri, nella cartella di progetto nel file PARM.dat, e si esegue il programma di correzione.
Se sono state definite variabili fisse di tipo "chiave" il programma,
prima dell'esecuzione del passo di imputazione, domanda all'utente se deve
ordinare il file degli ESATTI ed il file degli ERRATI, ordinamento che
può essere evitato se i dati sono già ordinati per le suddette
variabili.
La fase di correzione dei dati, o imputazione, trasforma i record errati, output della fase di controllo o check, in record corretti, utilizzando l'algoritmo del minimo cambiamento, una delle basi della metodologia di Fellegi-Holt.
Per ogni record errato, tramite l'insieme completo "MAXICE.dat", generato nella fase di derivazione degli edit impliciti, vengono verificate le regole di incompatibilità, e si cerca il numero minimo di variabili che, modificate con i valori presi da un serbatoio di donatori e tentando di prendere sempre il record esatto più somigliante, rendono corretto il record errato in esame.
Il serbatoio dei record donatori è costituito dal numero di record esatti, output del passaggio di check , determinato da un parametro di imputazione, per un massimo di 2000 record. Questo serbatoio, che viene rinnovato solo se esistono variabili definite "chiave", è l'unica fonte che fornisce i valori per la correzione delle variabili che fanno parte dell'insieme minimo di variabili da correggere.
Per prendere il record esatto più somigliante, il programma cerca la distanza minima tra il record da correggere e i record del serbatoio degli esatti, che viene rinnovato a rottura di strato determinato dalle variabili definite chiave, come segue: viene tentata prima l'imputazione ristretta, viene cioè cercato tra gli esatti un record con i valori delle variabili da non modificare uguali a quelle del record da correggere; se non è possibile trovare detto record nel serbatoio degli esatti, si tenta l'imputazione allargata, cioè trovare un record tra gli esatti con i valori "possibili" nelle variabili da non modificare, e infine, se anche questo tentativo d'imputazione non è riuscito, il record viene imputato sequenzialmente, una variabile da correggere alla volta, ricercando tra gli esatti un record compatibile, e se non trovato, forzando random tra i valori possibili, il valore esatto.
Il tempo necessario alla correzione dei record dipende dalla grandezza dell'insieme completo, dal tipo di imputazione prescelto, e ovviamente dal numero dei record errati.
I file utilizzati dal programma "genimpn2" sono:
Fig. 5.10 Le funzioni di analisi dei risultati
Eseguita la fase di imputazione, CONCORD permette un'analisi dei risultati
tramite funzioni specifiche.
Viene proposta una maschera (vedi fig. 5.11) nella quale scegliere, con doppio click del mouse, fino a tre variabili, tra quelle mostrate, che identifichino in modo univoco i record del file dati prima e dopo la correzione.
Nel caso non esistano, tra quelle mostrate, variabili che identifichino univocamente i record del file dati, ma siano registrati sui dati grezzi valori adatti allo scopo, è possibile definire, fino ad un massimo di tre, nuove variabili con posizione e lunghezza. In questo caso il sistema nominerà automaticamente le variabili con key1, key2 e key3.
Queste variabili servono ad accoppiare il file dei dati grezzi, input della fase di check, con un file ottenuto dai dati corretti e dai dati esatti in modo da poter evidenziare le variazioni subite. Per questo motivo, i record devono essere identificabili in tutti gli archivi.
Se non esistono valori, e quindi variabili, nel file dei dati grezzi, che identifichino in modo univoco i record da sottoporre a check e correzione, è possibile utilizzare un programma di utilità, (vedi §8.1.2) per creare una variabile di numerazione adatta allo scopo e numerare i record del file di input prima del passaggio di check.
Esempio:sia dato un file con i seguenti record:
1___5____0____5_
record 1 0100100111222345
record 2 0100200304222354
record 3 0100300302232322
record 4 0100400102043421
con definite variabili a posizione 6 lunga 3, posizione 9 lunga 1, 10 lunga 2 e 15 lunga 2; non esistendo variabili che identifichino in modo univoco il record possiamo però definirne una con posizione 3 e lunghezza 3.
Se i dati invece fossero:
1___5____0____5_
record 1 0100100111222345
record 2 0100100304222354
record 3 0100300302232322
record 4 0100300102043421
non avremmo nessuna zona dei record che li possa identificare univocamente; dobbiamo perciò, prima dei passaggi di check e correzione, numerare con l'apposita funzione nei programmi di utilità (vedi § 8.1.2), i record a posizione 17 per 1 carattere e, una volta effettuati i passaggi di controllo e correzione, definire una variabile a posizione 17 lunga 1 che serva all'accoppiamento dei dati per le tavole di verifica.
Le tavole di verifica sono ottenute con procedure SAS quali SORT, MERGE e FREQ e in output si avranno la distribuzione delle frequenze per tutte le variabili definite, e la distribuzione incrociata di tutte le variabili definite tra il file dei dati grezzi, prima delle fasi di controllo e correzione, e il file dei record esatti più quello dei record corretti.
Dal menu a tendina "File":
Con questa funzione è possibile ottenere, a video, dei grafici.
Sono possibili le seguenti scelte:
I seguenti errori bloccano i programmi durante l'esecuzione.
Programma |
Errore |
Causa |
| contreg (controllo delle regole) | Matrice troppo larga | Superati i limiti di memoria |
| genreg (controllo delle regole e generazione minimal-set ) | L'ampiezza dei domini > 1500 caratteri | Superati i limiti di memoria |
| Manca il file delle regole | Non esiste il file REGOLE.dat | |
| VARIABILI DA GESTIRE > 500 | Superato il limite delle variabili | |
| MATRICE TROPPO GRANDE | Il numero degli edit espliciti > 2000 | |
| Variabile xx nella regola yy errata | La variabile non esiste in VARDOM.dat | |
| Regola con una sola variabile | La regola deve avere al minimo 2 variabili | |
| edit con variabili uguali (lista errata?) | Nella lista esiste una variabile presente anche nella regola | |
| Valore vv della variabile xx nella regola yy errata | Valore fuori dominio | |
| Edit contraddittori | Regole in contraddizione tra loro | |
| derivaz (derivazione edit impliciti) | TROPPI EDIT DELLA STESSA CLASSE EQUIVALENZA | Il numero di edit ha superato i limiti previsti |
| TROPPE CLASSI DI EQUIVALENZA | Il numero delle classi ha superato i limiti previsti | |
| TROPPI EDIT GENERATI | Il numero di edit ha superato i limiti previsti | |
| EDIT DEGENERE,
edit generati da edit contraddittori, edit contraddittori edit xx degenere per unione uguali a meno di uno |
L'edit risultante dalla generazione ha una sola variabile. Nella matrice iniziale - minimal set - ci sono edit generati da regole contraddittorie; è possibile risalire agli edit espliciti la cui unione ha formato un edit degenere (con una sola variabile) tramite i file GENER.dat e COMPLETO.dat ove è indicata sia la variabile generatrice che gli edit uniti tra loro (gli edit tra parentesi su COMPLETO o con -9999 su GENER sono stati eliminati, perché ridondanti, da nuovi edit) vedi §5.2.3. | |
| genckf (check dei dati grezzi) | MANCA IL FILE DELLE VARIABILI | Non esiste il file VARDOM.dat |
| MANCA IL FILE DELLE REGOLE | Non esiste il file REGOLE.dat | |
| NON ESISTE IL FILE DATI INPUT | Non esiste il file DATI.dat | |
| RECORD > 5000 CARATTERI | Il record in input > limite previsto | |
| genimpn2 (imputazione) | solo forzature per strato xx senza esatti | Per lo strato xx non esistono esatti nel serbatoio. Diminuire le variabili strato |
| MANCA FILE DELLE VARIABILI | Non esiste il file VARDOM | |
| Troppi domini. Matrice insufficiente | Superati i limiti di programma | |
| TROPPI EDIT. Matrice insufficiente | Superati i limiti di programma | |
| MANCA INSIEME COMPLETO - fatta la derivazione? | Non esiste il file MAXICE | |
| TROPPI EDIT. Matrice insufficiente | Superati i limiti di memoria del programma | |
| TROPPI CAMPI CHIAVE | Sono state definite più di 5 variabili chiave | |
| RECORD > 5000 CARATTERI | Il record in input è troppo lungo | |
| NON ESISTE IL FILE ERRATI | Non è stata effettuata la fase di check o i dati sono tutti esatti | |
| NON ESISTE IL FILE ESATTI | Tutti i dati dalla fase di check sono errati |
Le funzioni che permettono l'integrazione automatica, dall'approccio di correzione probabilistica all'approccio di correzione deterministica, si trovano nella definizione delle variabili e nella definizione delle regole. In ognuna di queste due fasi di definizione è disponibile dal menu a tendina una funzione di "export verso deterministico" che permette di generare automaticamente i file ASCII, formattati come necessario, per i programmi eseguiti nell'approccio deterministico.
Nel capitolo ESEMPIO di APPLICAZIONE sono elencati ed eseguiti tutti passi necessari alla completa integrazione tra i tre metodi di correzione.
DEFINIZIONE delle VARIABILI (vedi §5.1.1):
Usando la funzione di "export" nella definizione delle variabili si otterrà un file formattato con le stesse variabili pronte per essere utilizzate dal modulo deterministico e, particolarmente, con il tipo di variabile impostato ad alfabetico "A".
DEFINIZIONE delle REGOLE (vedi §5.1.3):
Usando la funzione di "export" da "File" nella definizione delle regole (vedi fig.5.12), funzione attiva solo dopo avere effettuato il controllo delle regole, si otterranno invece:
Fig 5.12 La scelta di export per l'integrazione verso deterministico
