R survey包4.1-1版本AIC.svyglm函数异常行为咨询

问题根因 #

这不是配置遗漏问题，是survey 4.1-1版本中AIC.svyglm高斯族模型的默认计算逻辑和你预期的普通线性模型AIC逻辑存在本质差异导致的。

核心差异点 #

• 普通lm的AIC用的是样本似然，惩罚项直接取参数个数，所以新增有效变量一定会降低AIC
• 新版svyglm的高斯AIC用的是调查设计校正的似然，惩罚项用的是eff.p（有效参数数），这个值是结合抽样权重、设计效应、参数方差膨胀计算得到的，远大于你实际新增的变量个数：
  你示例中model0的有效参数为8.69，新增1个as.numeric(stype)变量后，有效参数直接上涨到14.32，涨幅达到5.6，似然提升的幅度不足以抵消该惩罚，因此AIC反而上升。而model2加入分类型stype后，有效参数上涨到30.16，但似然提升幅度足够大，因此AIC下降到746，符合计算逻辑。

解决方案 #

1. 如需沿用旧版本的Rao-Scott近似AIC，调用AIC时指定参数即可：

AIC(model0, model1, model2, method = "Rao-Scott")

2. 若使用新版默认的真实似然AIC，注意该指标仅用于相同调查设计下svyglm模型的相对比较，不能和普通lm的AIC数值直接对标。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Regis