我对R来说相当新。现在,当样本数量根据群体变化时,我会遇到分层抽样。
数据如下所示:
样本量根据不同的群体或阶层而变化:
我使用了分层抽样,但无法弄清楚样本量。
Result <- stratified(Population, c("Loc", "Format"),
Population$SampleSize), replace = FALSE,
keep.rownames = T)
显示“应将大小作为命名向量输入”的错误消息。有人可以帮忙吗?谢谢。
答案 0 :(得分:1)
我假设您正在使用我的&#34; splitstackshape&#34;中的stratified
封装
该错误解释了所需的内容:一个命名向量(例如c(a = 5, b = 10)
之类的东西)。
但是,该函数的该特征假设只有一个变量用于分层。要解决这个问题,您可以通过粘贴您的&#34; Loc&#34;来创建一个新的分组变量。和&#34;格式&#34;列。
这是一个简单的例子....
从原始数据集的一些样本数据和指示所需样本量的数据集开始。
library(splitstackshape)
set.seed(1)
mydf <- data.table(strata1 = sample(letters[1:2], 25, TRUE),
strata2 = sample(c("A", "B"), 25, TRUE),
values = sample(25, replace = TRUE))
head(mydf)
# strata1 strata2 values
# 1: a A 12
# 2: a A 22
# 3: b A 11
# 4: b B 7
# 5: a A 2
# 6: b A 3
wanted <- data.table(strata1 = c("a", "a", "b", "b"),
strata2 = c("A", "B", "A", "B"),
count = c(2, 3, 5, 2))
wanted
# strata1 strata2 count
# 1: a A 2
# 2: a B 3
# 3: b A 5
# 4: b B 2
要获得输出,我们将添加名为&#34; KEY&#34;的列。结合两个分层柱。您可以对两个数据集执行此操作,但我只需使用&#34;想要&#34;数据集。
out <- stratified(
mydf[, KEY := paste(strata1, strata2, sep = "_")], "KEY",
with(wanted, setNames(count, paste(strata1, strata2, sep = "_"))))
out
# strata1 strata2 values KEY
# 1: a A 21 a_A
# 2: a A 2 a_A
# 3: a B 9 a_B
# 4: a B 3 a_B
# 5: a B 9 a_B
# 6: b A 17 b_A
# 7: b A 12 b_A
# 8: b A 3 b_A
# 9: b A 17 b_A
# 10: b A 13 b_A
# 11: b B 8 b_B
# 12: b B 20 b_B
将原始样本大小与原始分层变量进行比较:
out[, .N, .(strata1, strata2)]
# strata1 strata2 N
# 1: a A 2
# 2: a B 3
# 3: b A 5
# 4: b B 2