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我想知道使用svyglm或加权之间有什么区别glm。

例如：

M1 = glm(formula = yy ~ age + gender + country , 
         family = binomial(link = "probit"), 
         data = P2013, 
         subset = (P2013$E27>=14 & P2013$E27<=17), 
         weights = P2013$PESOANO)

或将样本设计定义为：

diseño = svydesign(id =~ NUMERO, 
                   strata =~ ESTRATOGEO, 
                   data = p2013, 
                   weights = P2013$PESOANO)

diseño_per_1417 = subset(diseño, (P2013$E27>=14 & P2013$E27<=17))

然后使用svyglm：

M2 = svyglm(formula = yy ~ age + gender + country, 
            family = quasibinomial(link = "probit"),
            data = P2013, 
            subset = (stratum=!0), 
            design = diseño_per_1417)

在我使用M2（svyglm）的情况下。我可以使用什么来比较模型，比如逐步对 glm 模型进行比较？

谢谢，娜塔莉亚

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来自help(glm)：

非空权重可用于表示不同的观测值具有不同的离散度（权重值与离散度成反比）；或者等价地，当权重的元素是正整数 w_i 时，每个响应 y_i 是 w_i 单位权重观测值的平均值。对于二项式 GLM，当响应是成功的比例时，先验权重用于给出试验次数：它们很少用于 Poisson GLM。

我不认为你在寻找那些重量。从您的示例看来，您正在处理分层调查。你绝对应该使用surveyglm.

于 2013-05-01T17:42:38.777 回答