如何在 R 中 运行 具有聚类标准误差和调查权重的固定效应 logit 模型？
How to run fixed-effects logit model with clustered standard errors and survey weights in R?
我正在使用 Afrobarometer 调查数据，使用 10 个国家/地区的 2 轮数据。我的 DV 是二进制 0-1 变量。我需要使用逻辑回归、固定效应、聚类标准误差（在国家/地区）和加权调查数据。数据框中已存在权重变量。
我一直在查看以下软件包的帮助文件：clogit、glm、pglm、glm2、zelig、bife 等。典型错误包括：无法添加权重、无法执行固定效果、无法执行做任何一个或等等
#Glm
t3c1.fixed <- glm(formula = ethnic ~ elec_prox +
elec_comp + round + country, data=afb,
weights = afb$survey_weight,
index c("country", "round"),
family=binomial(link='logit'))
#clogit
t3c1.fixed2 <- clogit(formula = ethnic ~ elec_prox +
elec_comp + round + country, data=afb,
weights = afb$survey_weight,
method=c("within"))
#bife attempt
library(bife)
t3c1.fixed3 <- bife(ethnic ~ elec_prox + elec_comp + round +
country, model = logit,data=afb,
weights = afb$survey_weight,
bias_corr = "ana")
我要么收到错误消息，要么代码不包含我需要包含的条件之一，因此我无法使用它们。在 Stata 中，这个过程似乎非常简单，但在 R 中似乎相当乏味。任何帮助，将不胜感激！
我会查看 survey 包，它提供了您所要求的一切。第一步是创建调查对象，指定调查权重，然后您就可以开始比赛了。
library(survey)
my_survey <- svydesign(ids= ~1, strata = ~country, wts = ~wts, data = your_data)
# Then you can use the survey glm to do what you want via
svy_fit <- svy_glm(ethnic ~ elec_prox +
elec_comp + round + country, data = my_survey, family = binomial())
或者至少我会在你使用调查数据的情况下走这条路。
我正在使用 Afrobarometer 调查数据，使用 10 个国家/地区的 2 轮数据。我的 DV 是二进制 0-1 变量。我需要使用逻辑回归、固定效应、聚类标准误差（在国家/地区）和加权调查数据。数据框中已存在权重变量。
我一直在查看以下软件包的帮助文件：clogit、glm、pglm、glm2、zelig、bife 等。典型错误包括：无法添加权重、无法执行固定效果、无法执行做任何一个或等等
#Glm
t3c1.fixed <- glm(formula = ethnic ~ elec_prox +
elec_comp + round + country, data=afb,
weights = afb$survey_weight,
index c("country", "round"),
family=binomial(link='logit'))
#clogit
t3c1.fixed2 <- clogit(formula = ethnic ~ elec_prox +
elec_comp + round + country, data=afb,
weights = afb$survey_weight,
method=c("within"))
#bife attempt
library(bife)
t3c1.fixed3 <- bife(ethnic ~ elec_prox + elec_comp + round +
country, model = logit,data=afb,
weights = afb$survey_weight,
bias_corr = "ana")
我要么收到错误消息，要么代码不包含我需要包含的条件之一，因此我无法使用它们。在 Stata 中，这个过程似乎非常简单，但在 R 中似乎相当乏味。任何帮助，将不胜感激！
我会查看 survey 包，它提供了您所要求的一切。第一步是创建调查对象，指定调查权重，然后您就可以开始比赛了。
library(survey)
my_survey <- svydesign(ids= ~1, strata = ~country, wts = ~wts, data = your_data)
# Then you can use the survey glm to do what you want via
svy_fit <- svy_glm(ethnic ~ elec_prox +
elec_comp + round + country, data = my_survey, family = binomial())
或者至少我会在你使用调查数据的情况下走这条路。