分析ENHOGAR 2021调查：如何在as_survey_design()中同时使用权重与概率？

不能在as_survey_design()函数中同时指定weights（权重）和prob（抽样概率）参数，这两个参数是互斥的——因为抽样权重本质上就是抽样概率的倒数（或按总体规模缩放后的倒数），二者表达的是同一份抽样设计信息的不同形式，只需要传入其中一个即可。

针对你的ENHOGAR 2021调查数据：

• 如果你选择使用膨胀权重Factor_expansión，直接传入weights参数即可，它的作用是将样本数据推估到总体规模；
• 如果你选择使用抽样概率Factor_ponderación，传入prob参数即可，函数会自动将其转换为对应的权重（通常为1/Factor_ponderación）。

代码示例 #

用膨胀权重创建调查设计

library(survey)
library(srvyr)

# 替换your_dataset为你的实际数据集名称
survey_design_with_weights <- as_survey_design(
  data = your_dataset,
  weights = Factor_expansión
  # 若调查设计包含聚类或分层变量，可在此添加id=..., strata=...参数
)

用抽样概率创建调查设计

survey_design_with_prob <- as_survey_design(
  data = your_dataset,
  prob = Factor_ponderación
  # 同样可添加聚类、分层相关参数
)

如果你的Factor_expansión和Factor_ponderación确实对应正确的权重与抽样概率关系，那么用二者分别创建的调查设计对象在统计推断上是等价的（可能存在微小数值差异，取决于是否有额外缩放处理），无需刻意创建两个对象，除非你需要验证二者的一致性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者almr27