您应该如何在 R 的调查包中使用带有 svydesign() 函数的缩放权重？答案

【问题标题】：How should you use scaled weights with the svydesign() function in the survey package in R?您应该如何在 R 的调查包中使用带有 svydesign() 函数的缩放权重？
【发布时间】：2021-08-14 22:54:02
【问题描述】：

我正在使用 R 中的 survey package 来分析 "Understanding Society" 社会调查。调查的 main user guide 指定（第 45 页）权重已缩放为平均值为 1。使用 svydesign() 函数时，我将权重变量传递给 weight 参数。

在survey package documentation的surveysummary()函数下，它声明：

请注意，如果重新调整权重以使其不是采样概率的倒数，则设计效果将不正确。

在使用 svyglm() 等函数时，我会因此得到不正确的估计和/或标准错误吗？

这引起了我的注意，因为在使用 psrsq() 函数获取模型的 Pseudo R-Squared 时，我收到了以下警告：

权重似乎被缩放：rsquared 可能是错误的

任何帮助将不胜感激！谢谢！

【问题讨论】：

这不是我阅读帮助页面 (p64) 的方式。（我认为）它说包函数的逻辑将是构建所描述的权重。我不认为它要求您进行任何重新缩放。该帮助页面甚至没有描述 weights 参数。
感谢您的评论。对于该函数（surveysummary），加权信息包含在传递给设计参数的对象中，该对象是一个 svydesign 对象。 svydesign 对象是从具有权重参数的 svydesign() 函数创建的。因此，我认为您必须确保将正确的权重传递给 svydesign() 函数，但如果您的数据集中的权重被缩放，我不知道这意味着什么。

标签： r sampling survey

【解决方案1】：

不用担心

警告仅涉及设计效果估计（大多数人不想这样做），并且仅涉及不可替代的设计效果（DEFF 而不是 DEFT）。大多数人不需要进行设计效果估计，他们只需要估计和标准误差。这些都很好；没有问题。

如果要估计设计效果，R 需要估计标准误（这很好），并且还需要估计在相同样本量的简单随机抽样下的标准误。第二部分是问题：计算 SSRWoR 下的方差需要知道总体规模。如果你缩放了权重，R 就无法计算出总体规模。

如果您确实需要设计效果（例如，为另一次调查进行功效计算），您仍然可以获得与带有放回的简单随机抽样相比的 DEFT 设计效果。只有当您想要设计效果与没有替换的简单随机抽样相比时，您才需要担心权重的缩放。很少有人会遇到这种情况。

最后一点，surveysummary 不是一个函数，它是一个帮助页面。

【讨论】：

非常感谢您的详细回答 - 非常感谢。被缩放的权重会影响伪 R 平方值吗？具体来说，我使用 psrsq() 来计算逻辑回归模型的 Nagelkerke Pseudo R-Squared。
Cox-Snell $R^2$ 不受缩放影响，但 Nagelkerke 是。如果您的任何抽样权重小于 1，您将收到来自 psrsq() 的警告。
好的，谢谢你的帮助。