R语言survey包构建重复权重调查设计时type参数如何选择？

我来帮你理清楚这个困惑——其实这个问题的核心是搞懂type参数到底在告诉survey包什么，而不是只看原始权重的生成方法。

• 核心逻辑：type参数是用来指定最终重复权重对应的方差计算规则，而不是原始权重的生成方式。

• 当你的情况是：原始用JKn法生成重复权重，然后对每个重复权重都做了和主样本完全一致的无回答调整、raking和expansion处理，这时候：

  • 每个重复权重本质上还是对应“删除一个PSU”的复制样本，只是这个复制样本也走完了和主样本一样的所有调整流程
  • 选择type="JKn"是合理的，因为方差估计的底层逻辑还是基于JKn的经典框架（每个复制对应一个PSU的删除）
  • 你代码里设置scale=1和rscales=1是对的，因为你已经把所有需要的缩放（包括JKn方法要求的(n-1)/n这类调整）都整合到最终的重复权重里了

• 什么时候该选type="other"？

  • 如果你的后处理操作改变了重复权重的结构，比如合并了多个PSU的删除组，或者调整逻辑已经偏离了原始的JKn单个PSU删除规则
  • 或者你不确定最终重复权重的具体结构，只知道它们是用于方差估计的复制权重，这时候用type="other"，同时通过rscales参数指定每个复制样本对应的方差权重

• 小建议：你可以分别用两种type参数运行代码，然后用svymean()这类函数计算某个变量的均值和方差来对比结果。如果差异极小，说明你的权重处理已经到位，两种选择都能得到合理的方差估计；如果差异较大，那你需要检查一下权重的缩放是否正确。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dixi