使用 R 调查包衡量收入不平等

Question

我正在使用该survey软件包处理美国社区调查微数据，并希望计算一些基本的收入不平等统计数据。我已将以下内容设置为我的设计：

testsurv <- svrepdesign(data=test, repweights = test[,8:87], weights = test$HHWT, 
                   combined.weights=TRUE, type = "Fay", rho = 0.5,scale=4/80, 
                   rscales = rep(1, 80), mse=TRUE)

由此，我想按年计算基尼系数，以及收入的分位数比率，也按年计算。使用svybyand 生成分位数和相关错误很简单svyquantile：

quants <- svyby(~INCOME, ~YEAR, testsurvey, svyquantile, 
              quantiles=c(0.9, 0.75, 0.5, 0.25, 0.1), keep.var=TRUE)

这让我想到了我的第一个问题：如果每个分位数都有基于重复权重的误差，我该如何计算收入分位数比率（例如 90/10）的标准误差？我尝试使用，svyratio但这是针对整个变量的比率，而不是针对变量内的选定观察值。

第二个问题：有没有办法survey使用现有函数（如ginifrom ）计算基尼系数（带有基于复制的误差）reldist？我尝试使用，withReplicates但效果不佳，可能是因为将gini其参数withReplicates排序为变量，然后是权重，但指定相反顺序的说明。我尝试了两种方法，但都没有奏效。例如，这里 HHWT 是样本权重：

> withReplicates(testsurv, gini(~HHWT, ~INCOME))

这会产生以下错误消息：

Error in sum(weights) : invalid 'type' (language) of argument
In addition: Warning message:
In is.na(x) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'language'

Answer 1

使用 R 传送包。这在 CRAN 上尚不可用，但您可以使用以下命令快速安装它

devtools::install_github("djalmapessoa/convey")

对于 90 与 10 的比例，使用该?svyqsr函数并设置alpha=为0.1，因为它默认为 80 和 20

对于基尼系数，使用?svygini函数

只要您有 acs 重复加权调查设计，这些都应该是简单的计算。convey_prep请务必在调用后立即使用该功能svrepdesign！