在调查中查找分类数据的比例

Question

我对尝试使用 R 分析调查数据还很陌生。我有一个问题，我认为应该很容易，但尽管谷歌搜索很多，但我还是无法弄清楚。

基本上，我正在尝试从 STATA 复制 svy: proportion 命令，但我看不到优雅地执行此操作的好方法。我希望能够在加权调查中为分类组的所有级别吐出估计的比例和置信区间。例如，如果潜在答案是 1、2、3、4；我希望能够获得每个答案的比例和 CI。我知道你可以用svyciproportion 做到这一点，但你必须通过并指定每个级别，有没有更优雅的方法来做到这一点？

Answer 1

svyciprop 的 'ci' 和 value 有不同的形式。

> str( svyciprop(~I(stype %in% "E"), dclus1, method="lo", df=degf(dclus1)) )
Class 'svyciprop'  atomic [1:1] 0.787
  ..- attr(*, "var")= num [1, 1] 0.00215
  .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. .. ..$ : chr "as.numeric(I(stype %in% \"E\"))"
  .. .. ..$ : chr "as.numeric(I(stype %in% \"E\"))"
  ..- attr(*, "ci")= Named num [1:2] 0.671 0.87
  .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "2.5%" "97.5%"

要以紧凑的形式提供它们，需要从属性中提取“ci”向量并将其附加到级别值。还需要制定一个公式以允许在svyciprop 的第一个参数之外进行替换，这不会进行就地替换。

library(survey) # using the `dclus1` object that is standard in the examples.
sapply( levels(dclus1$variables$stype),
        function(x){ 
           form <- as.formula( substitute( ~I(stype %in% x), list(x=x)))
           z <- svyciprop(form, dclus1, method="lo", df=degf(dclus1))
           c( z, c(attr(z,"ci")) )}  )
                          E          H         M
I(stype %in% "E") 0.7868852 0.07650273 0.1366120
2.5%              0.6712011 0.03540883 0.0844893
97.5%             0.8697648 0.15750112 0.2133950

编辑：感谢 Anthony 的认可，因为他对这个软件包的经验比我丰富得多。“me”方法赋予 CI 的值略有不同：

sapply( levels(dclus1$variables$stype), function(x){ 
     form <- as.formula( substitute( ~I(stype %in% x), list(x=x)))
     z <- svyciprop(form, dclus1, method="me", df=degf(dclus1))
     c( z, c(attr(z,"ci")) )}  )
                          E          H          M
I(stype %in% "E") 0.7868852 0.07650273 0.13661202
2.5%              0.6875032 0.01900053 0.07302114
97.5%             0.8862673 0.13400493 0.20020290