关于#r语言#的问题：(svydesign)为什么在一个大的数据集中抽取了一个小数据集

Question

fs_design <- svydesign(data = f.data, ids = ~SDMVPSU,

•                        strata = ~SDMVSTRA,
  

•                        nest = TRUE, 
  

•                        weights = ~WTDRD1, 
  

•                        survey.lonely.psu = "adjust") 
  

  Error in (function (object, ...) : missing values in `id'

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在R语言中，svydesign()函数是用于构建复杂抽样设计的数据结构，它来自于"survey"包，主要用于处理具有权重、层(strata)、群聚(cluster)等特征的社会科学调查数据。您提供的代码片段正是创建这样一个设计对象的过程。

具体解释一下您代码中的各个参数含义：

• data = f.data: 这里指定了要分析的数据集为f.data。即使这个数据集是从一个更大的数据集中抽取出来的子集，只要它包含了构建抽样设计所需的关键信息（如样本单位ID、层、权重等），就可以用来进行后续的复杂抽样分析。

• ids = ~SDMVPSU: 这表示每个观测单元（或者说样本）的唯一标识符是变量SDMVPSU，通常对应于初级抽样单元（Primary Sampling Unit, PSU）。

• strata = ~SDMVSTRA: 这里定义了抽样的层(strata)，即数据集按照SDMVSTRA这个变量被划分为了不同的层，在多阶段抽样设计中，同一层内的单元具有某种相似性，并且通常在每一层内部独立进行抽样。

• nest = TRUE: 当设置为TRUE时，表示数据中可能存在嵌套结构，也就是说，某些PSU可能包含其他的PSU（比如家庭嵌套在社区中）。开启此选项后，函数会正确处理这种嵌套关系。

• weights = ~WTDRD1: 指定样本权重变量为WTDRD1，这个权重反映了每个观测值在总体估计中的相对重要性，有助于得到无偏估计量。

• survey.lonely.psu = "adjust": 在有些情况下，某一PSU可能仅包含一个观测值（称为“孤独的PSU”），这可能会导致标准误差估计不准确。通过设置此参数为"adjust"，可以采用某种调整方法来应对这一情况，从而提高估计的有效性。

总结来说，这段代码就是在从大型数据集中提取的小数据集上构造一个复杂的抽样设计，以便于利用survey包对带有权重、分层、群集等特点的数据进行精确统计推断。如果您在实际操作中有遇到特定问题或错误，可以根据上述解析检查您的数据是否满足相应的条件要求。