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Ricerca sociale con R (il libro)
I pesi vengono indicati al momento di definire il disegno dell'indagine, dopodiché i dati saranno sempre ponderati:
design <- svydesign(id = mydata$row.names, weights = mydata$pesi, ids= ~0, data = mydata)
distribuzioni di frequenza e percentuali:
tab1<-svytable(~Ripartizione, WAmm) prop.table(tab1)*100 Ripartizione Nord Centro Sud e Isole 51.43117 13.76004 34.80879
test del chi quadrato
svychisq(~Ripartizione+Elezioni, WAmm) Pearson's X^2: Rao & Scott adjustment data: svychisq(~Ripartizione + Elezioni, WAmm) F = 2.1983, ndf = 3.289, ddf = 2065.776, p-value = 0.08017
media aritmetica
svymean(Età, WAmm, na.rm=TRUE) mean SE [1,] 49.42 0.864
Tabella delle medie
svyby(Età, Elezioni, design = WAmm, svymean, na.rm=TRUE) by V1 se Capoluogo Capoluogo 50.10407 0.7596612 Provincia Provincia 53.36620 1.0482588 Comuni non capoluogo Comuni non capoluogo 49.31187 0.9257523
E' possibile creare anche una tabella con più variabili.