Khảo sát thiết kế chi vuông

Có ai biết một phương pháp để so sánh hai biến với một phép thử chi bình phương nếu các biến đó từ các khảo sát khác nhau với các svydesign()câu lệnh khác nhau không? Tôi đang tìm cách kiểm tra sự khác biệt trong phân phối biến đổi qua hai sóng khảo sát, nhưng svychisq()tuyên bố được giới hạn trong một đối tượng thiết kế.

Có hợp pháp để xếp hai biến trong một mới data.frame, tạo một svydesigncâu lệnh mới với các trọng số tập thể và sau đó chạy thử nghiệm không?

Nếu bạn đang đi theo con đường sắp xếp các tập dữ liệu lại với nhau, thì bạn nên xác định siêu tầng tương ứng với hai tập dữ liệu / sóng, để svydesign()biết rằng chúng độc lập. Do đó, cái mới của bạn svydesignsẽ có strata = cross of year và strata, PSU từ các thiết kế ban đầu và các trọng số từ các thiết kế ban đầu.

Như tôi đã đề xuất trong bình luận, các cách khác để kết hợp các ước tính và kiểm tra đã được đề xuất trong tài liệu. Wu (2004) sử dụng khả năng thực nghiệm dựa trên các biến chung giữa hai tập dữ liệu.

Đối với các biến liên tục, lý tưởng nhất là bạn muốn sử dụng thử nghiệm Kolmogorov-Smirnov với dữ liệu "phẳng", nhưng tôi không biết liệu các tiện ích mở rộng cho nó có hoạt động cho dữ liệu khảo sát hay không; Tôi nghi ngờ điều đó. Vì vậy, bạn có thể phải chuyển đổi các biến liên tục của mình thành các biến thứ tự thành các nhóm phân vị hoặc các thùng có chiều rộng bằng nhau của phạm vi biến (trong đó hàm trên của cỡ mẫu là số lượng thùng thường được sử dụng cho biểu đồ ) và áp dụng Rao-Scott cho họ.$[\log_2(n)]$$\chi^2$