Доверительные интервалы в пропорции свыбы

Question

Существует ли существующая функция, которая создает доверительные интервалы из svyby объект для пропорций (в моем случае кросс-таблица для двоичного элемента в survey пакет). Я часто сравниваю пропорции по группам, и было бы очень удобно иметь функцию, которая может извлечь доверительные интервалы (с помощью функции опроса svyciprop скорее, чем confint). Пример ниже показывает, чего я хотел бы достичь.

Загрузить данные

library(survey)
library(weights)
data(api)
apiclus1$both<-dummify(apiclus1$both)[,1]#Create dummy variable
dclus1<-svydesign(id=~dnum, weights=~pw, data=apiclus1, fpc=~fpc)

Создайте объект svyby, который сравнивает пропорцию переменной "оба" в стиле

b<-svyby(~both, ~stype, dclus1, svymean)
confint(b)#This works, but svyciprop is best in  other cases, especially when proportion is close to 0 or 1
svyciprop(b)#This requires that you specify each level and a design object

Можно ли создать функцию (например, byCI(b,method="likelihood") который достигает так же, как confint(b) но используя svyciprop? В основном это должно было бы пройти каждый уровень svyby объект и создать доверительный интервал. Мои попытки были безуспешны до сих пор.

Может быть другой способ обойти это, но мне нравится использовать svyby() как это быстро и интуитивно понятно.

Answer 1

svyby() имеет vartype= Аргумент, указывающий, как вы хотите указать неопределенность выборки. использование vartype="ci" получить доверительные интервалы, например

svyby(~I(ell>0),~stype,design=dclus1, svyciprop,vartype="ci",method="beta")

Легко проверить, что это дает то же самое, что делать каждый уровень вручную, например,

confint(svyciprop(~I(ell>0), design=subset(dclus1,stype=="E"),method="beta"))

Answer 2

Интересно.. эти две команды не должны давать одинаковый результат.. первая, вероятно, должна выдать ошибку или предупреждение:

svyby( ~both , ~stype , dclus1 , svyciprop , method = 'likelihood' )
svyby( ~both , ~stype , dclus1 , svymean )

возможно, вы захотите предупредить доктора Ламли об этой проблеме - код рядом со строкой 80 surveyby.R может быть немного изменен, чтобы получить svyciprop работая внутри svyby тоже... но я, возможно, что-то упускаю (и он, возможно, заметил это где-то в документации), поэтому обязательно прочитайте все внимательно, прежде чем связываться с ним об этом

во всяком случае, вот временное решение, которое может решить вашу проблему

# create a svyby-like function specific for svyciprop
svyciby <- 
    function( formula , by , design , method = 'likelihood' , df = degf( design ) ){

        # steal a bunch of code from the survey package's source
        # stored in surveyby.R..
        byfactors <- model.frame( by , model.frame( design ) , na.action = na.pass )
        byfactor <- do.call( "interaction" , byfactors )
        uniquelevels <- sort( unique( byfactor ) )
        uniques <- match( uniquelevels , byfactor )
        # note: this may not work for all types..
        # i only tested it out on your example.

        # run the svyciprop() function on every unique combo
        all.cis <-
            lapply( 
                uniques , 
                function( i ){

                    svyciprop( 
                        formula , 
                        design[ byfactor %in% byfactor[i] ] ,
                        method = method ,
                        df = df
                    )
                }
            )

        # transpose the svyciprop confidence intervals
        t.cis <- t( sapply( all.cis , attr , "ci" ) )

        # tack on the names
        dimnames( t.cis )[[1]] <- as.character( sort( unique( byfactor ) ) )

        # return the results
        t.cis
    }

# test out the results
svyciby( ~both , ~stype , dclus1 , method = 'likelihood' )
# pretty close to your b, but not exact (as expected)
confint(b)
# and this one does match (as it should)
svyciby( ~both , ~stype , dclus1 , method = 'mean' , df = Inf )