分层抽样 - 没有足够的观察答案

【问题标题】：Stratified sampling - not enough observations分层抽样 - 没有足够的观察
【发布时间】：2011-09-01 10:20:23
【问题描述】：

我想要实现的是从每组中获取 10% 的样本（这是 2 个因素的组合 - 新近度和频率类别）。到目前为止，我已经考虑过包 sampling 和函数 strata()。这看起来很有希望，但我收到以下错误，并且很难理解错误消息以及错误信息或如何解决此问题。

这是我的代码：

> d[1:10,]
        date id_email_op recency frequecy r_cat f_cat
1  29.8.2011       19393     294        1     A     G
2  29.8.2011       19394     230        4     A     D
3  29.8.2011       19395     238       12     A     B
4  29.8.2011       19396     294        1     A     G
5  29.8.2011       19397     223        9     A     C
6  29.8.2011       19398     185        7     A     C
7  29.8.2011       19399     273        2     A     F
8  29.8.2011       19400      16        4     C     D
9  29.8.2011       19401     294        1     A     G
10 29.8.2011       19402       3        5     F     C
> table(d$f_cat,d$r_cat)

         A      B      C      D      E      F
  A    176    203    289    228    335    983
  B   1044    966   1072    633    742   1398
  C   6623   3606   3020   1339   1534   2509
  D   4316   1790   1239    529    586    880
  E   8431   2798   2005    767    817   1151
  F  22140   5432   3937   1415   1361   1868
  G 100373  18316  11872   3760   3453   4778
> as.vector(table(d$f_cat,d$r_cat))
 [1]    176   1044   6623   4316   8431  22140 100373    203    966   3606   1790   2798   5432
[14]  18316    289   1072   3020   1239   2005   3937  11872    228    633   1339    529    767
[27]   1415   3760    335    742   1534    586    817   1361   3453    983   1398   2509    880
[40]   1151   1868   4778
> s <- strata(d,c("f_cat","r_cat"),size=as.vector(ceiling(0.1 * table(d$f_cat,d$r_cat))), method="srswor")
Error in strata(d, c("f_cat", "r_cat"), size = as.vector(table(d$f_cat,  : 
  not enough obervations for the stratum 6

我真的看不出第 6 层是什么。函数在后台检查的条件是什么？我不确定我是否正确设置了大小参数。是的，我已经检查了采样包的文档:)

谢谢大家和

【问题讨论】：

为了消除样本量具有小数值的问题，您可以将size=as.vector(table(d$f_cat,d$r_cat))*.1 替换为size=as.vector(ceiling(0.1 * table(d$f_cat,d$r_cat))) 吗？
@Iterator 有道理，谢谢。

标签： r sampling

【解决方案1】：

你总是可以自己做的：

stratified <- NULL
for(x in 1:6) {
  tmp1 <- sample(rownames(subset(d, r_cat == "A" & f_cat == LETTERS[x])),round(nrow(d[r_cat == "A")*0.1))
  tmp2 <- sample(rownames(subset(d, r_cat == "B" & f_cat == LETTERS[x])),round(nrow(d[r_cat == "B")*0.1))
  tmp3 <- sample(rownames(subset(d, r_cat == "C" & f_cat == LETTERS[x])),round(nrow(d[r_cat == "C")*0.1))
  tmp4 <- sample(rownames(subset(d, r_cat == "D" & f_cat == LETTERS[x])),round(nrow(d[r_cat == "D")*0.1))
  tmp5 <- sample(rownames(subset(d, r_cat == "E" & f_cat == LETTERS[x])),round(nrow(d[r_cat == "E")*0.1))
  tmp6 <- sample(rownames(subset(d, r_cat == "F" & f_cat == LETTERS[x])),round(nrow(d[r_cat == "F")*0.1))
  tmp7 <- sample(rownames(subset(d, r_cat == "G" & f_cat == LETTERS[x])),round(nrow(d[r_cat == "G")*0.1))
  stratified <- c(stratified,tmp1,tmp2,tmp3,tmp4,tmp5,tmp6,tmp7)
}

然后……

d[stratified,] 将是您的分层样本。

【讨论】：

【解决方案2】：

问题已解决！ enter image description here

这句话“抽样框在州内按地区分层”对我有帮助！如果您使用多个变量进行分层，则在为参数“size=”分配不同大小时必须注意这些变量的“顺序”。一个变量的层数越多，它的优先级就越高，因此，当你使用“table()”时，层数最多的变量应该在列表的顶部。

我在 GENDER 中有 10 个组，在 age.group 中有 2 个组，所以这行不通

 nnum <- as.vector(table(d.order$GENDER,d.order$age.group))

但是这行得通

    d.order <- d.cut[order(d.cut$age.group,d.cut$GENDER),]
nnum <- as.vector(table(d.order$age.group, d.order$GENDER))
    n <- round(.05*nnum)
    testData <- strata(d.order, stratanames=c("age.group","GENDER"),size=n,method="srswor")

我强烈建议您在整个脚本中相应地更改变量的顺序，除了函数 table() 或 ceilling()。它解决了我的问题，希望它也能解决你的问题。 :)

【讨论】：