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我有这样的数据。我的实际数据包含超过500个变量和2000行。大多数变量都是数值变量。~wgt_part2B, data = data_in) 我对所有的变量都运行了svymean svymean(reformulate(names(data_in)),SurveyDesign,na
浏览 101提问于2020-10-22得票数 0
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为什么R中的调查包在计算无数据的平均值时返回平均值为0？结果不应该是NA吗？示例： ~x, ids = ~1, x = rep(NA_real_, 100), ) na.rm = TRUE<
浏览 9提问于2022-10-03得票数 0
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将公式传递给R中的函数？
、、、
在我的代码中，程序包中的svymean函数的调用方式如下所示，其中第一个参数是指示我需要哪些变量的公式，第二个参数是该数据集：stats <- function(repstat, num) {
estmean <-
浏览 1提问于2013-02-04得票数 9
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library(survey) 我有这样的数据。我正在使用调查包来产生名为vars的向量中每个变量的平均值、SE和FREQ。我是R中操作列表的新手，非常感谢您的帮助！, 0.23, 0.23, 0.66, 0.67)) 我运行下面的代码来获得一个包含mean、se和freq的列表，如下所示： vars <- c("sex","married&qu
浏览 23提问于2020-11-11得票数 0
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library(survey)married 0.91085 0.0717
married0.46 4.70
[[3]]$svymeanmean SE
pens
浏览 3提问于2020-11-11得票数 1
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我想为我的数据中的所有变量找到加权频率和它们的SE's。, 0.23, 0.23, 0.66, 0.67))
要获得的加权频率，只有一个变量：interaction(married)1 0.910853 0.0717
我的实际数据集很大，我想一次在上运行所
浏览 0提问于2020-11-06得票数 2
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我想对数据集中的所有变量(假设它们都是数字的)运行svymean。我从这里的指南中提取了这个故事：svymean(~age+gender, ageDesign, na.rm = TRUE)
然而，我的真实数据集是500个变量长(它们都是数字的)，我需要一次更有效地获得所有的
浏览 4提问于2020-10-22得票数 0
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我有这样的数据，我试图使用调查包应用权重，并从每个变量中找出平均值、SE和N。result <- vector_of_variables ,
m
浏览 0提问于2020-11-03得票数 0
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我正在对R中的复杂调查数据进行分析。但是，当我使用调查包中的svyttest进行设计基础t-test时，它不能提供正确的均值差异。svyby(~preds,~SDDSRVYR,svymean, design=subset(data, age==2))75.1734, df = 30, p-value = 1.428e-05
alternative hypothesis: true difference in mean i
浏览 49提问于2020-03-30得票数 0
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我正在使用托马斯·卢姆利( Thomas )的来创建交叉选项卡和SE，我很难指定交叉表的分母。，而我只对真实值的平均值感兴趣。0 0.516
的方法正是我想要的，，，但是SE与一个不同的分母相关联，并不代表被操纵的平均值。是否有一种方法调用svymean来表示分母中的真值的均值<
浏览 2提问于2021-06-22得票数 0
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options(survey.lonely.psu="adjust")的文档声明：
1 1 1200 346.4102我是误解了这些文档的含义，还是这可能是个错误？, FUN = svytotal))1 12 0
> vcov(svy
浏览 14提问于2015-09-11得票数 7
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我对R非常陌生，我想为错误地使用特定的术语和德语单词找借口。希望我的问题是可以理解的。对于我的数据项目，我已经对变量进行了编码，以获得二进制变量，而不是字符变量。, labels = c("yes", "no"))) svydesign(data = genZ_prep,
浏览 5提问于2022-02-23得票数 1
我想知道是否有一个有效的方法来计算加权比例，以及95% CI的几个变量按其他变量分组？0, 0, 0)), row.names = c(NA, wtmec4yr是我每次观察的重量。ohpv*是二进制变量。我想用ohpv*组的sex和hpvvac来计算值1的比例，以及95%的CI。我试着用
浏览 1提问于2020-03-03得票数 0
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我已经能够使用以下代码找到估算结果中某些变量的平均值：se.out<-NULLdclus <- svydesign(id=~site,- rbind(se.out, SE(svymean(~hh_expenditure, dclus)))}svymean.combine <- mi.meld(q =q.out, se</e
浏览 0提问于2012-09-21得票数 2
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我想从调查数据(具有调查权重、psu和层)中获得子组均值之间的差异，但由于缺少观察值(NA)，我无法做到这一点。你介意帮我一下吗？我使用了" survey“包，创建了一个调查设计，并使用svyby将我的观察结果按分组(城市)分组，其中包含NA (以下示例中的收入)。然而，当我这样做的时候，我得到了NA。, covmat=TRUE)
1 1 5 1.195229
2 2 NA
浏览 25提问于2021-01-15得票数 0
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我正在尝试开发一个函数来计算一些调查数据的均值、标准误差和置信区间。我需要在多个不同的变量上重复这样做，使用一堆不同的过滤器语句。<- survey::svymean(~sex, design)
ci <- survey::confint(df_mean)
ci
浏览 25提问于2022-10-31得票数 1
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我使用R中的t检验来检验在使用FGT贫困度量时，当将权重、分层和聚类(分别)添加到调查设计时所产生的均值差异的意义，我使用传递包中的svyfgt函数来计算。我通过为每个调查设计建立向量来运行t检验，其中包括均值、标准差和样本大小，因此，我需要获得svyfgt均值的标准差。
在测量软件包中，有一个svysd函数，用于计算复杂测量设计时的标准差。此值与通过将SE乘以sqrt(n)获得<
浏览 5提问于2022-01-02得票数 1
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我想知道对于给定的示例，您如何在不使用调查设计的情况下生成标准误差估计。dstrat<-svydesign(id=~1,strata=~stype, weights=~pw, data=apistrat, fpc=~fpc)(total_enroll_mean=svymean3
H 99
浏览 3提问于2018-08-21得票数 3
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我有这样的数据。我使用survey包来生成名为vars的向量中每个变量的MEAN、SE和FREQ。), weight = c(1.12, 0.55, 1.1, 0.6data=df, weights=~weight)lapply(vars, function(x)
浏览 3提问于2020-11-10得票数 1
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我想找出按群体(按性别和贫困分列)的加权调查情况。向量：创建用户函数以查找加权平均值和加权N： means <- svymean(as.formula(paste0('~(', x, ')')),des
浏览 3提问于2021-02-24得票数 0
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