Question

我正在使用r-studio和包裹调查计算25个国家的人体测量学失败率。对于24个国家/地区来说效果很好。但是对于印度，我得到了不合逻辑的价值观。根据statcompiler，我在印度2016年的体重不足患病率为20.8％（18.4％-23.1％），应该是35.7％。当我手动计算时，我得到的值是34.8％，但是我需要标准误差进行分析，因此我不得不考虑使用R中的软件包调查进行复杂的研究设计。我收到错误消息：onestrat（x [index，，drop = FALSE]，clusters [index]，nPSU [index] [1] ，： Stratum（5610）在第1阶段只有一个PSU，

我尝试了各种方法，首先我手动排除了在第1阶段只有一个PSU可用的观测值，然后尝试了命令options（survey.lonely.psu =“ remove”），（我还尝试了“调整”和“平均”）。第一种方法给我带来的结果比lonely.psu方法更糟糕。

IN16_final<- IN16_final[ which(IN16_final$waz<+5 & IN16_final$waz >= -6),]

# categorize underweight in children 
IN16_final$Category[IN16_final$waz <=-3                                      ] = "2"#severly underweight"
IN16_final$Category[IN16_final$waz <= -2 & IN16_final$waz >= -3] = "1"#moderately underweight"
IN16_final$Category[IN16_final$waz >-2                                       ] = "0"#not underweight"

#dummy for underweight or not underweight
IN16_final$wazcat<-ifelse(IN16_final$waz>=-2,0,1)# 0 not underweight, 1 underweight


#manual exclusion of values that have only one obs for PSU stage 1
IN16_final<- IN16_final[IN16_final$v023 != "912",]

#alternative
options(survey.lonely.psu="remove")

#result for India 2016
                      mean     SE
#underweight_prevalence 0.20776 0.0119

Answer 1

这是一篇很旧的文章，希望您已经找到了解决方法。
今天我有同样的问题，对我来说，这个问题已经解决了：

options(survey.adjust.domain.lonely=TRUE)
options(survey.lonely.psu="adjust")

来源：
https://r-survey.r-forge.r-project.org/survey/exmample-lonely.html

在第一阶段，由于单个PSU过多而导致的问题

1 个答案: