如何执行分层样本

Question

生成具有可变输入和可变权重的加权分层样本。预期的输入是整数的可变长度因子，其整数具有不同的级别。

我正在尝试避免对权重和层次进行硬编码，因为它们可能会有所不同。关于分层采样，在堆栈交换上有很多问题，但是我看不到避免硬编码值的问题。

我对R还是有点陌生​​，并尝试了各种方法：Survey :: svydesign（）和sample :: balancedstratification（）。似乎没有人采用频率比例的矢量作为加权。

variable_vector <- as.factor(c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3)) 

freq_prop <- prop.table(table(factor_vector))


library(survey)

mysdesign <- svydesign(id = ~1,
                       strata = ~levels(variable_vector),
                       data = variable_vector,
                       fpc = freq_prop)

library(sampling)


sampling::balancedstratification(variable_vector,
                                 strata = levels(variable_vector),
                                 pik = freq_prop)

以上两种方法均无效。

freq_prop的输出是

[1] 0.375 0.500 0.125

Now I need a way of generating random samples of size 30 for example:
sample size 1 = 30 * 0.375
sample size 2 = 30 * 0.500
sample size 3 = 30 * 0.125

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您可以使用基于r的sample生成随机样本。例如，要从元素30生成随机样本大小(1,2,3)，您可以执行以下操作：

set.seed(777)
r_sample<- sample(c(1,2,3), size=30, replace = TRUE, prob = c(0.375, 0.5, 0.125))
table(r_sample)
# r_sample
#   1  2  3 
#  13 14  3 

这是您想要的吗？您也可以看到?sample来查看帮助页面。