R中的调查加权随机效应Logit模型

Question

我正在尝试使用包含随机效应的模型来预测二元结果，该模型使用调查数据。我在下面包含了对抽样设计的描述，因此请随时评论我的调查加权方法。我的主要问题是如何在调查加权模型中包含随机效应。这是到目前为止的代码：

# Libraries
library(survey)
# Make dataframe object where d is the working dataframe
dfobj <- svydesign((id = ~cluster+household, strata = ~interaction(region, urban)  weights = ~chweight, strata = ~strata, data = d)

# Run a logit model
formula1 <- stunting ~ modern_toilet + diarrhoea + fever + insurance + sex + age + region_code
model1 <- svyglm(formula=formula1,design=dfobj,family = quasibinomial)

我希望对该地区产生随机效应。谢谢，

抽样说明：

MICS 2006 使用了两阶段分层样本设计。在抽样的第一阶段，300 选择了普查普查区（124 个城市和 176 个农村普查区）。这些是子样本 为 GLSS 选择的 660 个 EA（281 个城市和 379 个农村）中的一个 5. 每个区域的集群 使用系统抽样选择区域，概率与其大小成正比。

Answer 1

这在调查包中不可用，我很确定它在 R 中不可用。

当随机效应的聚类与抽样单位相同时，可以使用调查数据拟合广义线性混合模型的技术。在 Stata (-gllamm-) 和 MLwin 以及其他可能的实现中都有实现。

混合模型的基于设计的推理是当前研究的一个领域。