在 R 中复制权重、lmer 和 PISA 数据

Question

我试图以尽可能“准确”的方式理解和使用 PISA 数据。

最后，我所需要的只是国家平均值（但我想控制个人层面的变量，所以我有国家净效应，因为我想分析教育系统的特征）。我目前正在从 lmer 多级模型（使用 (1|CNT/SCHOOLID) 和 (1 |CNT) 嵌套）中使用 ranef 获取它们。

我首先想到的是使用调查包，所以我可以包含复制权重（svyrepdesign 有效），但后来我无法控制单个级别变量（不可能有多级）。我尝试了 svynlm - 没有用，它确实需要方式太长（48 小时，然后不收敛）。 我现在发现，对于我的情况，我应该使用参议院权重而不是学生最终权重（目前还没有问题，我可以将这些权重包含在 lmer 中）。

如果我使用 mitools 和 lmer，我有一个多级模型（带有参议院权重）和似是而非的值，但没有重新权重。由于我在进一步分析中不包括 se，我可以只使用参议院权重，但除了“技术考虑”之外，我需要一个很好的解释。

有人知道摆脱这种困境的方法吗？

Answer 1

看看BIFIEsurvey。对于两级回归，BIFIE.twolevelreg 允许使用PV 并复制权重。

还要考虑如何调整体重：请参阅此处：Rabe-Hesketh, S. 和 Skrondal, A. (2006)。复杂调查数据的多级建模。皇家统计学会杂志。 A 系列（一般），169, 805–827。