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我对R比较陌生，我想知道如何使用“调查”包()来分析加权样本的多回答问题？棘手的一点是，可以勾选多个响应，以便将响应存储在多个列中。我有从10个区随机抽取的500名受访者的调查数据。假设被问到的主要问题是(存储在列H1_AreYo
浏览 10提问于2016-07-30得票数 4
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我正在尝试分析一个来自加权调查数据集的多回答问题。我喜欢srvyr包，因为它允许我使用dplyr管道，但是我找不到关于如何处理多个回答问题的参考资料。ID <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
rent_income &
浏览 1提问于2017-09-22得票数 2
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我们通常有一个权重变量来对一个案例(行)按该变量的因子进行加权，以校正样本以适应例如按年龄等级划分的人群。如果一行的权重变量是" 1.6“，这意味着这一行需要观察1.6次才能适应基本的总体。WEIGHT BY weight. xtabs(weight ~ UH6401, data=df)
但如果我想做SVD或PCA
浏览 10提问于2011-08-11得票数 7
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我正在分析R中的一些调查数据，因为样本设计，所有的分析都必须使用“调查”包，它可以考虑到样本的结构，这意味着我不能像我对非调查数据那样使用prop.table()获取列内或行内百分比。通常这些都是用prop.table()很容易计算出来的，但是这次不能使用prop.table()，因为它不考虑调查</e
浏览 2提问于2020-03-06得票数 0
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我正在使用R中的survey包，我正在处理调查数据，并使用svydesign()和update()函数来操作数据集(创建新变量等)。下面是我如何得到加权交叉点：Drinks_Sex <- svytable(~ Sex + Drinks, design=x)round## Female 6501 213 6714
## Male 5254
浏览 4提问于2016-02-18得票数 2
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我有一些调查数据。作为示例，我使用ÌSLR包中的credit数据。在SPSS中，可以通过将“总体分布”除以“样本分布”来模拟总体分布，从而对样本进行加权。这个过程被称为"RIM加权“。数据将只通过交叉表进行分析(即没有回归、t-检验等)。为了以后通过交叉表分析数据，在R中加权样本的好方法是什么？
可以
浏览 29提问于2019-08-18得票数 4
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表(R)将被加权
、、、
我试图运行交叉表/应急表，但需要通过加权变量对其进行加权。以下是一些样本数据。replace = TRUE)df <- data.frame(age,sex, wgt)为了获得加权频率，我尝试了Hmisc包(如果您知道更好的包，请告诉我)
library(Hmi
浏览 6提问于2020-10-06得票数 2
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在我最近进行的一项调查中，我正在试图弄清楚如何分析多个选择/多个回答(即，“选择所有适用的”)问题。
SPSS有很好的分析在线调查数据和这类问题的能力，所以我猜R有更多的功能。在Excel中处理这些调查答案有点棘手。例如，按年龄显示喜欢草莓和巧克力
浏览 4提问于2012-07-24得票数 6
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我有一个调查与许多数字变量(包括连续和虚拟二进制)和800多个观察。当然，大多数变量都缺少数据(以不同的速率)。我需要使用加权关联表，因为一些样本比其他样本代表更多的人口。此外，我希望最小化未使用的样本，并以这种方式保持最大值。每一对变量的观测值。我知道如何做一个成对相关矩阵(例如，cor(data, use="pairwise.complete.obs"))。
浏览 0提问于2020-12-10得票数 2
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我有一个权重变量，我想要应用到我的数据集，以便我有加权总和。在SPSS中，这已经足够简单了。但是，在R中，我将变量乘以weight变量来创建一个新变量，如下面的示例所示： https://stats.stackexchange.com/questions/210697/weighting-variable-based-on-another-variable在R中有更复杂的权重应用方法吗？
浏览 23提问于2020-03-29得票数 0
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我已经创建了一个包含后分层调查权重变量的数据框架。我的可视化团队需要一个数据框架，其中每一行都是一个观察值。他们希望使用R以外的工具来可视化数据。我查看了'synthpop‘包，但它看起来不像我需要的。我不知道是否有另一个包可
浏览 1提问于2019-09-24得票数 1
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我试图估计R中的倾向分数，我的意思是，我试图估计一个人选择接受治疗的概率，其中选择治疗是一个二元变量。通常，人们使用logit或probit来估计这些值。我在考虑用回归树。我认为我不能使用分类树，因为它给出了一个二元结果，而我想要连续倾向评分函数，即当连续的解释变量变化时，治疗的概率是如何变化的。我使用以下命令，其中x和z是连续的解释变量，d是二进制处理变量，对每
浏览 0提问于2018-05-31得票数 2
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我正在做一项大型的全国性调查，这项调查是用复杂的调查方法收集的。因此，我需要考虑样本权重和其他调查设计特征(例如，取样层)。我是这个方法的新手，所以如果这里的答案很明显的话，我很抱歉。我成功地运行了路径分析模型，使用了“lavaan”包和“lavaan.survey”包。然而，我的一些模型只涉及数据的一部分(例
浏览 4提问于2017-09-19得票数 0
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我对python和大熊猫还很陌生(从使用SAS作为我的工作分析平台)，所以如果您已经问了/回答了这个问题，我会提前道歉。(我已经在文档中搜索过了，这个网站也在搜索答案，还没有找到什么。)我得到了一个数据(称为resp)，其中包含了被访者级别的调查数据。我想对其中一个领域( anninc，即年收入的缩写)进行一些基本的描述性统计。鉴于样本是如何构建的，有必要对答复者
浏览 1提问于2013-07-17得票数 11
我有一个包含测量数据的文件。我的任务是创建特定年龄-性别组细分内的各种统计表。例如，有多少17岁到24岁的男性在服用处方药。对于每种类型的计算，我需要一个计数N和95%的CI。我对调查方法一点也不熟悉。据我所知，我不能简单地将每个类别的人数相加，以获得每个问题/类别的最终计数N(即，不能简单地将正在使用处方药的17至24岁的所有男性相加)。然后在STATA中我被告知这是一
浏览 5提问于2017-08-12得票数 0
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我正在使用R中的svydesign包运行调查加权logit回归，如下所示：
sdobj <- svydesign(id = ~0, weights = ~chweight, strata = ~strata不幸的是，我没有足够的信息来详细说明我在每个级别的人口(我对其中的样本很少)。任何关于如何在没有FPC信息的情况下指定测量权重的信息都将
浏览 0提问于2012-08-22得票数 3
我对样本做了很多工作，希望推广到更大的人群中。但是，大多数情况下，样本是有偏差的，需要使用包进行加权。然而，我还没有找到一种方法来根据这些权重对术语文档矩阵进行加权。真实的性别分布通过这个调查<em
浏览 1提问于2016-11-29得票数 0
是否有办法保存加权数据，以便下次我直接加载它？我有一个大型的调查数据集，并使用R的survey软件包。我使用feather包加载数据，但应用svydesign需要相当长的时间。下面是一个可重复的例子：df.w<-
浏览 6提问于2017-12-17得票数 1
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我正在使用几个大型数据库(例如PISA和NAEP)，这些数据库使用具有重复权重和多个似是而非的值的复杂调查设计。我可以使用调查包来解决前者。然而，有没有一个R包/函数来分析后者？作为参考，我发现这篇文章很好地概述了这个问题：
浏览 1提问于2012-06-04得票数 2
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我想对两种均值的相等性进行双样本(welch's) t检验，其中一种是使用简单随机抽样(srsmean)获得的，另一种是使用调查包(mean_weighted)的调查加权计算的。在调查设计( mean_weighted )中，我还对加权和分层的平均值进行了t检验。我知道有一个svyttest()函数，但据我所知，这个函
浏览 1提问于2022-01-07得票数 2
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