使用 R 调查包中的 svyglm 函数对亚群进行回归答案

【问题标题】：Regression in subpopulations using svyglm function in the R survey package使用 R 调查包中的 svyglm 函数对亚群进行回归
【发布时间】：2020-11-13 11:05:48
【问题描述】：

我想使用 survey 包中的 svyglm 函数对我的人口子集运行分层回归模型/回归模型。

假设x 是我的预测变量，y 是我的结果，z 是第三个（因子）变量。我想查看x 和y 之间不同级别的z 之间的个人关系。

这个包的文档说“对于一个非阶层的亚群的正确标准误差估计不仅仅是通过假装亚群是它自己的设计调查来获得的。但是，子集函数和@ 987654330@ 测量设计对象的方法自动处理所有这些细节，所以你可以忽略这个问题。”

svyglm 函数中有一个子集参数。我的问题是 - 您是在设计函数的子集参数中、在 svyglm 函数中还是在两者中指定子群体？

【问题讨论】：

也许在asdfree.com/european-social-survey-ess.html 看到示例创建子集对象（如sub_ess_design）然后在你的svyglm() 调用中使用它来代替ess_design

标签： r subset survey

【解决方案1】：

一个，但不是两个。

svyglm 里面的代码是这样的

   subset <- substitute(subset)
    subset <- eval(subset, model.frame(design), parent.frame())
    if (!is.null(subset)) 
        design <- design[subset, ]

前两行处理在哪里查找子集，然后它就习惯了[ 设计。

【讨论】：