我需要根据来自更广泛人群的四个人口统计特征的边际分布对样本中的观察进行加权。 我目前正在使用anesrake包来做到这一点。

人口信息存储在targets 。 这是一个包含 4 个元素的列表 - 每个受访者属性的一个数字向量我想根据我的样本加权。 每个元素的行名称代表不同的类别。 我在这里创建targets ：

quota_age    <- c(0.30, 0.33, 0.37)
quota_race   <- c(0.62, 0.12, 0.17, 0.5, 0.3)
quota_gender <- c(0.52, 0.48)
quota_ed     <- c(0.41, 0.29, 0.19, 0.11)

names(quota_age)    <- c("18 to 34", "35 to 54", "55+")
names(quota_race)   <- c("White non-Hispanic", "Black non-Hispanic", "Hispanic", "Asian", "Other")
names(quota_gender) <- c("Female", "Male")
names(quota_ed)     <- c("HS or less", "Some college", "Bachelors", "Advanced")

targets <- list(quota_age, quota_race, quota_gender, quota_ed)

调查文件 ( m1b ) 是一个数据框，其中包含每个受访者的人口统计信息和唯一 ID（ 此处链接到 google 表格）。 以下是前几个 obs：

> head(m1b)
         ResponseId     quota_ed quota_age quota_gender         quota_race
1 R_3McITJbfcFuwc9x Some college  18 to 34       Female White non-Hispanic
2 R_2q3oeAbZgCZ5YcZ    Bachelors       55+       Female White non-Hispanic
3 R_YSVccSQ1xJ6zuDv     Advanced  35 to 54       Female White non-Hispanic
4 R_DubbKu7uJicbpQd Some college  35 to 54         Male White non-Hispanic
5 R_5zj5CNu598lCwRX    Bachelors       55+         Male              Other
6 R_21mPGFS7kHX2ELm     Advanced       55+       Female White non-Hispanic

使用anesrake包，我想构建一个名为weight的新变量，我可以用它来解释以后分析中总体和样本边际分布之间的差异。

但是当我像这样调用anesrake函数时（ pctlim参数非常小以夸大我的观点）：

library(anesrake)

raking <- anesrake(inputter     = targets,
                   dataframe    = m1b,
                   caseid       = m1b$ResponseId,
                   choosemethod = "total",
                   type         = "pctlim",
                   pctlim       = 0.0000001)

我收到以下错误：

    Error in selecthighestpcts(discrep1, inputter, pctlim) : 
      No variables are off by more than 0.00001 percent using the method you have chosen, either weighting is 
unnecessary or a smaller pre-raking limit should be chosen.

尽管这在客观上是不正确的。 例如，考虑 quota_ed 目标：

> targets[[4]]
  HS or less Some college    Bachelors     Advanced 
        0.41         0.29         0.19         0.11 
> wpct(m1b$quota_ed)
    Advanced    Bachelors   HS or less Some college 
   0.1614583    0.3645833    0.1666667    0.3072917

对我做错了什么的任何想法将不胜感激。 请参阅此链接到 RBloggers 帖子，了解我正在尝试模仿的例程。

要使 anesrake 功能正常工作，可能需要执行以下步骤：

1. 将您的加权变量转换为因子。 确保它们不包含空级别。
2. 也从您的目标中排除空层。 例如，假设您的数据中没有 55 岁以上的人。 然后，您应该从 a) quota_age 变量以及 b) 从您的 m1b 数据中删除该级别。
3. 列表的第一级也需要使用特定的列名称命名，即应该加权的特定列名称，即在您的命令添加后： names(targets) <- c("quota_age", "quota_race", "quota_gender", "quota_ed") 。