贫困人口比例

Question

我正在尝试使用调查包计算穷人的比例。因此，我创建了一个子集，其中包含人口总数（一）的变量并称为 n（我不确定这样做是否正确）。所以，我有：

str(base2015$q)
 num [1:117939] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
str(base2015$one)
 int [1:117939] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

和分类变量区域。（y 是我的 svydesign）我试着像那样使用 svyratio 函数，但他给了我所有数据集的结果，我想要按子组（区域）。事实上，我希望每个地区都有这个（见图片） proportion of poor

svyratio(numerator=~q, 
         ~one, 
         design = y, separate=FALSE, na.rm=TRUE, 
         formula, covmat=FALSE, deff=FALSE)

我也试过使用人口创建一个子集，然后使用 svyby:

n <- subset( y , one == 1 )
View(n)
svyby( ~ q , ~ region , n , vartype=c("se","ci","cv"), svytotal )
svyby( ~ q , ~ region , n , vartype=c("se","ci","cv"), svymean )
  region  q  se ci_l ci_u  cv
1      1 NA NaN  NaN  NaN NaN
2      2 NA NaN  NaN  NaN NaN
3      3 NA NaN  NaN  NaN NaN
4      4 NA NaN  NaN  NaN NaN
5      5 NA NaN  NaN  NaN NaN

他给我这个。我不知道我做错了什么。有人可以帮我解决这个问题吗？

Answer 1

data(scd)

scddes<-svydesign(data=scd, prob=~1, id=~ambulance, strata=~ESA,nest=TRUE, fpc=rep(5,6))

svyby( ~ alive , denominator = ~ arrests , by = ~ ambulance , scddes , svyratio )

# which missings do you want to remove?  read `?svyby`
svyby( ~ alive , denominator = ~ arrests , by = ~ ambulance , scddes , svyratio , na.rm = TRUE , na.rm.by = TRUE , na.rm.all = TRUE )

贫困人口比例

Proportion of poor

r

survey