r - svyglm和加权glm之间的区别

我想知道使用svyglm或加权glm有什么区别。

例如:

M1 = glm(formula = yy ~ age + gender + country ,
         family = binomial(link = "probit"),
         data = P2013,
         subset = (P2013$E27>=14 & P2013$E27<=17),
         weights = P2013$PESOANO)

或将样本设计定义为:

diseño = svydesign(id =~ NUMERO,
                   strata =~ ESTRATOGEO,
                   data = p2013,
                   weights = P2013$PESOANO)

diseño_per_1417 = subset(diseño, (P2013$E27>=14 & P2013$E27<=17))

然后使用svyglm:

M2 = svyglm(formula = yy ~ age + gender + country,
            family = quasibinomial(link = "probit"),
            data = P2013,
            subset = (stratum=!0),
            design = diseño_per_1417)

在我使用M2(svyglm)的情况下。我可以用来像glm模型那样逐步比较模型吗？

谢谢，
纳塔利娅(Natalia)

最佳答案

从help(glm):



我认为您不是要寻找那些砝码。从您的示例看来，您正在处理分层调查。您绝对应该使用surveyglm。