如果你走的是数据集堆叠在一起的路径，那么你应该定义对应于两个数据集/波的超层，这样就svydesign()知道它们是独立的。因此，您的新svydesign将具有分层 = 年份和分层的交叉、原始设计的 PSU 以及原始设计的权重。

正如我在评论中所建议的那样，文献中已经提出了其他组合估计和测试的方法。Wu (2004) 基于两个数据集之间的共同变量使用经验似然。

对于连续变量，理想情况下，您可能希望对“平面”数据使用 Kolmogorov-Smirnov 检验，但我不知道它的扩展是否适用于调查数据；我对此表示怀疑。因此，您可能必须将连续变量转换为序数变量$[\log_2(n)]$变量范围的百分位数组或等宽 bin（其中样本大小的上述函数是直方图常用的 bin 数），并应用 Rao-Scott$\chi^2$给他们。