Question

设计我的分层样本

library(survey)
design <- svydesign(id=~1,strata=~Category,  data=billa, fpc=~fpc)

到目前为止一切顺利，但我怎样才能以与简单采样相同的方式绘制样本？

set.seed(67359)  
samplerows <- sort(sample(x=1:N, size=n.pre$n))

Answer 1

如果你有分层设计，那么我相信你可以在每个层内随机抽样。以下是使用ddply：

在每个层中进行比例采样的简短算法

library(plyr)
set.seed(1)
dat <- data.frame(
    id = 1:100,
    Category = sample(LETTERS[1:3], 100, replace=TRUE, prob=c(0.2, 0.3, 0.5))
)

sampleOne <- function(id, fraction=0.1){
  sort(sample(id, round(length(id)*fraction)))
}

ddply(dat, .(Category), summarize, sampleID=sampleOne(id, fraction=0.2))

   Category sampleID
1         A       21
2         A       29
3         A       72
4         B       13
5         B       20
6         B       42
7         B       58
8         B       82
9         B      100
10        C        1
11        C       11
12        C       14
13        C       33
14        C       38
15        C       40
16        C       63
17        C       64
18        C       71
19        C       92

Answer 2

请查看CRAN上的sampling包（pdf here），特别是strata功能。

如果您正在进行调查，这是一个很好的方法; its page on CRAN提供了几个小插曲。

task view on "Official Statistics"包含与调查设计和抽样问题密切相关的几个主题 - 浏览它并推荐的软件包也可能会介绍您可以在工作中使用的其他工具。

Answer 3

这是一种快速的方法，可以从mtcars数据框中为每个不同的'碳水化合物'值采样三条记录而无需替换

# choose how many records to sample per unique 'carb' value
records.per.carb.value <- 3

# draw the sample
your.sample <- 
    mtcars[ 
        unlist( 
            tapply( 
                1:nrow( mtcars ) , 
                mtcars$carb , 
                sample , 
                records.per.carb.value 
            ) 
        ) , ]

# print the results to the screen
your.sample

请注意，survey包主要用于分析复杂的样本调查数据，而不是创建它。 @Iterator是正确的，您应该查看sampling包，了解创建复杂样本调查数据的更高级方法。：）

Answer 4

您可以使用dplyr绘制分层样本。首先，我们按照我们感兴趣的一列或多列进行分组。在我们的示例中，每个物种有3条记录。

library(dplyr)
set.seed(1)
iris %>%
  group_by (Species) %>%
  sample_n(., 3)

输出：

Source: local data frame [9 x 5]
Groups: Species

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
1          4.3         3.0          1.1         0.1     setosa
2          5.7         3.8          1.7         0.3     setosa
3          5.2         3.5          1.5         0.2     setosa
4          5.7         3.0          4.2         1.2 versicolor
5          5.2         2.7          3.9         1.4 versicolor
6          5.0         2.3          3.3         1.0 versicolor
7          6.5         3.0          5.2         2.0  virginica
8          6.4         2.8          5.6         2.2  virginica
9          7.4         2.8          6.1         1.9  virginica

在R中绘制一个分层样本

4 个答案: