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我正在使用 R 中的 svydesign 包来运行调查加权 logit 回归,如下所示:

sdobj <- svydesign(id = ~0, weights = ~chweight, strata = ~strata, data = svdat)

model1 <- svyglm(formula=formula1,design=sdobj,family = quasibinomial)

但是,文档说明了关于回归的警告,但没有指定有限总体校正 (FPC):

    If fpc is not specified then sampling is assumed to be
with replacement at the top level and only the first stage of
 cluster is used in computing variances.

不幸的是,我没有足够的信息来指定每个级别的人口(我抽样的很少)。任何有关如何在没有 FPC 信息的情况下指定调查权重的信息都会非常有帮助。

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你做对了。在这种情况下,“替换”是您想要的调查统计术语。

如果采样分数很低,则标准使用一个近似值,如果采样分数是无穷小或采样是有替换的,则该近似值将是精确的。没有人真正用替换进行调查,但近似值几乎是普遍的。有了这个近似值,你就不需要提供 fpc,相反,如果你不提供 fpc,svydesign() 会假设你想要这个近似值。

于 2012-09-23T06:28:32.553 回答