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复杂抽样分析

先查看各命令展开的示例，再按需展开其他选项及 R 实现。改写代码前，请阅读适用条件及差异说明。

estat

调查均值变异系数

Stata

estat cv

R 包：survey

survey::cv(survey::svymean(~y, des))

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。估计均值接近零时，相对标准误不稳定。

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另有 1 个示例及替代实现

调查均值设计效应

Stata

estat effects

R 包：survey

survey::deff(survey::svymean(~y, des, deff = TRUE))

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计效应取决于SRS比较方式、有限总体修正和权重尺度。

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svy

bootstrap重复方差调查均值

Stata

svy bootstrap: mean y

R 包：survey

{ reps <- survey::as.svrepdesign(des, type = "bootstrap"); survey::svymean(~y, reps) }

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。点均值与抽样权重一致；重复方差依赖所选方案。

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另有 30 个示例及替代实现

BRR重复方差调查均值

Stata

svy brr: mean y

R 包：survey

{ reps <- survey::as.svrepdesign(des, type = "BRR"); survey::svymean(~y, reps) }

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。点均值与抽样权重一致；重复方差依赖所选方案。

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JKn重复方差调查均值

Stata

svy jackknife: mean y

R 包：survey

{ reps <- survey::as.svrepdesign(des, type = "JKn"); survey::svymean(~y, reps) }

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。点均值与抽样权重一致；重复方差依赖所选方案。

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调查子总体均值

Stata

svy, subpop(if group==1): mean y

R 包：survey

survey::svymean(~y, subset(des, group == "1"))

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。应对子总体提取调查设计的子集，保留抽样结构，不能筛选后重新建模设计。

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调查Gamma对数连接模型

Stata

svy: glm y x, family(gamma) link(log)

R 包：survey

survey::svyglm(y ~ x, des, family = stats::Gamma(link = "log"))

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。准似然族保留均值方差结构并避免非整数计数警告；须统一设计自由度。

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调查Logistic回归

Stata

svy: logit yes x

R 包：survey

survey::svyglm(yes ~ x, des, family = stats::quasibinomial())

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。准似然族保留均值方差结构并避免非整数计数警告；须统一设计自由度。

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调查加权均值

Stata

svy: mean y

R 包：survey

survey::svymean(~y, des)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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联合均值及协方差矩阵

Stata

svy: mean y x

R 包：survey

survey::svymean(~y + x, des)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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分域均值

Stata

svy: mean y, over(group)

R 包：survey

survey::svyby(~y, ~group, des, survey::svymean)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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调查Poisson均值模型

Stata

svy: poisson y x

R 包：survey

survey::svyglm(y ~ x, des, family = stats::quasipoisson())

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。准似然族保留均值方差结构并避免非整数计数警告；须统一设计自由度。

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调查Probit回归

Stata

svy: probit yes x

R 包：survey

survey::svyglm(yes ~ x, des, family = stats::quasibinomial(link = "probit"))

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。准似然族保留均值方差结构并避免非整数计数警告；须统一设计自由度。

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调查比例置信区间方法：asin

Stata

svy: proportion yes

R 包：survey

survey::svyciprop(~yes, des, method = "asin", level = .95)

固定流程；请明确调整示例列名。区间构造方法是明确的替代方案，须匹配Stata所用变换。

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调查比例置信区间方法：beta

Stata

svy: proportion yes

R 包：survey

survey::svyciprop(~yes, des, method = "beta", level = .95)

固定流程；请明确调整示例列名。区间构造方法是明确的替代方案，须匹配Stata所用变换。

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调查比例置信区间方法：likelihood

Stata

svy: proportion yes

R 包：survey

survey::svyciprop(~yes, des, method = "likelihood", level = .95)

固定流程；请明确调整示例列名。区间构造方法是明确的替代方案，须匹配Stata所用变换。

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调查比例置信区间方法：logit

Stata

svy: proportion yes

R 包：survey

survey::svyciprop(~yes, des, method = "logit", level = .95)

固定流程；请明确调整示例列名。区间构造方法是明确的替代方案，须匹配Stata所用变换。

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调查比例置信区间方法：mean

Stata

svy: proportion yes

R 包：survey

survey::svyciprop(~yes, des, method = "mean", level = .95)

固定流程；请明确调整示例列名。区间构造方法是明确的替代方案，须匹配Stata所用变换。

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调查比例置信区间方法：xlogit

Stata

svy: proportion yes

R 包：survey

survey::svyciprop(~yes, des, method = "xlogit", level = .95)

固定流程；请明确调整示例列名。区间构造方法是明确的替代方案，须匹配Stata所用变换。

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调查加权分类比例

Stata

svy: proportion yes

R 包：survey

survey::svymean(~factor(yes), des)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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分域分类比例

Stata

svy: proportion yes, over(group)

R 包：survey

survey::svyby(~factor(yes), ~group, des, survey::svymean)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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调查总体总量比

Stata

svy: ratio y/x

R 包：survey

survey::svyratio(~y, ~x, des)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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调查线性回归

Stata

svy: regress y x

R 包：survey

survey::svyglm(y ~ x, des, family = stats::gaussian())

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。准似然族保留均值方差结构并避免非整数计数警告；须统一设计自由度。

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加权列联表计数

Stata

svy: tabulate group yes

R 包：survey

prop.table(survey::svytable(~group + yes, des))

与 Stata 有差异 返回加权单元比例，对应svy: tabulate双向表的默认显示。此表本身不提供Stata基于抽样设计的标准误、置信区间或调整后的关联检验。

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调查列比例

Stata

svy: tabulate group yes, column

R 包：survey

prop.table(survey::svytable(~group + yes, des), margin = 2)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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设计校正分类关联检验：Chisq

Stata

svy: tabulate group yes, pearson

R 包：survey

survey::svychisq(~group + yes, des, statistic = "Chisq")

固定流程；请明确调整示例列名。Rao-Scott和Wald方法使用不同参考分布；须明确选择目标检验。

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设计校正分类关联检验：F

Stata

svy: tabulate group yes, pearson

R 包：survey

survey::svychisq(~group + yes, des, statistic = "F")

固定流程；请明确调整示例列名。Rao-Scott和Wald方法使用不同参考分布；须明确选择目标检验。

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设计校正分类关联检验：Wald

Stata

svy: tabulate group yes, pearson

R 包：survey

survey::svychisq(~group + yes, des, statistic = "Wald")

固定流程；请明确调整示例列名。Rao-Scott和Wald方法使用不同参考分布；须明确选择目标检验。

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设计校正分类关联检验：adjWald

Stata

svy: tabulate group yes, pearson

R 包：survey

survey::svychisq(~group + yes, des, statistic = "adjWald")

固定流程；请明确调整示例列名。Rao-Scott和Wald方法使用不同参考分布；须明确选择目标检验。

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调查行比例

Stata

svy: tabulate group yes, row

R 包：survey

prop.table(survey::svytable(~group + yes, des), margin = 1)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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调查加权总体总量

Stata

svy: total y

R 包：survey

survey::svytotal(~y, des)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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联合总体总量

Stata

svy: total y x

R 包：survey

survey::svytotal(~y + x, des)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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分域总体总量

Stata

svy: total y, over(group)

R 包：survey

survey::svyby(~y, ~group, des, survey::svytotal)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。设计方差使用完整抽样结构；总体总量要求权重尺度正确。

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svydescribe

调查设计自由度和抽样单元数

Stata

svydescribe

R 包：survey

list(degrees_of_freedom = survey::degf(des), strata = table(des$strata[, 1]), clusters = length(unique(des$cluster[, 1])))

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。按层统计观察记录；PSU数不同于记录数。

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svyset

独立不等概率抽样

Stata

svyset [pw=w]

R 包：survey

survey::svydesign(ids = ~1, weights = ~w, data = data)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。调查对象携带抽样设计信息，不能用普通回归权重代替。

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另有 8 个示例及替代实现

分层整群调查设计

Stata

svyset psu [pw=w], strata(stratum)

R 包：survey

survey::svydesign(ids = ~psu, strata = ~stratum, weights = ~w, data = data)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。调查对象携带抽样设计信息，不能用普通回归权重代替。

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整群设计的有限总体修正

Stata

svyset psu [pw=w], strata(stratum) fpc(N)

R 包：survey

survey::svydesign(ids = ~psu, strata = ~stratum, weights = ~w, fpc = ~N, data = data)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。调查对象携带抽样设计信息，不能用普通回归权重代替。

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按总体分类总量后分层调查权重

Stata

svyset psu [pw=w], strata(stratum) poststrata(group) postweight(pop)

R 包：survey

survey::postStratify(des, ~group, population = population)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。总体类别须覆盖样本；权重调整属于方差设计的一部分。

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按已知分类边际校准样本权重

Stata

svyset psu [pw=w], strata(stratum) rake(ibn.group, totals(20 30, copy) noconstant)

R 包：survey

survey::rake(des, sample.margins = list(~group), population.margins = list(population))

固定流程；请明确调整示例列名。调查校准流程；Stata具体语法依赖svyset选项及版本。

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调查自助法重复权重设计

Stata

svyset psu [pw=w], strata(stratum) vce(bootstrap)

R 包：survey

survey::as.svrepdesign(des, type = "bootstrap", replicates = 50)

固定流程；请明确调整示例列名。重复次数仅供示范；具体调查自助法方案和尺度可能不同。

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双PSU分层的平衡重复复制

Stata

svyset psu [pw=w], strata(stratum) vce(brr)

R 包：survey

survey::as.svrepdesign(des, type = "BRR")

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。BRR要求每层恰好两个PSU；否则须对设计作明确调整。

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Fay平衡重复复制

Stata

svyset psu [pw=w], strata(stratum) vce(brr) fay(.3)

R 包：survey

survey::as.svrepdesign(des, type = "Fay", fay.rho = .3)

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。须匹配Fay扰动参数和重复权重尺度。

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分层删除一组Jackknife重复权重

Stata

svyset psu [pw=w], vce(jackknife)

R 包：survey

survey::as.svrepdesign(des, type = "JKn")

与 Stata 有差异 固定流程；请明确调整示例列名。调查对象携带抽样设计信息，不能用普通回归权重代替。

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