Question

我正在使用几个大型数据库（例如PISA和NAEP），这些数据库使用具有重复权重和多个合理值的复杂调查设计。我可以使用调查包解决前者问题。但是，是否存在用于分析后者的R包/函数？

作为参考，我发现这篇文章提供了一个很好的概述：http://www.ierinstitute.org/fileadmin/Documents/IERI_Monograph/IERI_Monograph_Volume_02_Chapter_01.pdf

Answer 1

我不确定“似是而非的价值”的一般概念与使用多重插补生成几组估算值（例如Amelia包的确如此）不同。但是Thomas Lumley的mitools软件包可以用来组合各种估算值，也可以用它来组合你的合理值集来获得估计的“正确”标准误差。

Answer 2

Daniel Caro为大规模评估开发了一个R包。你可以在http://cran.r-project.org/web/packages/intsvy/index.html

找到它

这是使用回归命令的代码示例，而不是Mathemathics上的合理值：

## Not run:
# Table I.2.3a, p. 305, International Report 2012
pisa.reg.pv(pvlabel="MATH", x="ST04Q01", by = "IDCNTRYL", data=pisa)

虽然，我不确定这个包是否可用于分析NAEP数据。我希望这能实现你的目的;至少部分地。

Answer 3

从调查版本3.36开始，有withPV

data(pisamaths, package="mitools")
des<-svydesign(id=~SCHOOLID+STIDSTD, strata=~STRATUM, nest=TRUE,
    weights=~W_FSCHWT+condwt, data=pisamaths)

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

results<-withPV(list(maths~PV1MATH+PV2MATH+PV3MATH+PV4MATH+PV5MATH),
   data=des,
   action=quote(svyglm(maths~ST04Q01*(PCGIRLS+SMRATIO)+MATHEFF+OPENPS, design=des)))

summary(MIcombine(results))

具有多个似是而非的复杂勘察设计分析

3 个答案: