我想知道权重的处理方式svyglm
和glm
我正在使用twang
R 中的包来创建倾向得分,然后将其用作权重,如下所示(此代码来自twang
文档):
library(twang)
library(survey)
set.seed(1)
data(lalonde)
ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ + black + hispan + nodegree + married + re74 + re75,
data = lalonde)
lalonde$w <- get.weights(ps.lalonde, stop.method="es.mean")
design.ps <- svydesign(ids=~1, weights=~w, data=lalonde)
glm1 <- svyglm(re78 ~ treat, design=design.ps)
summary(glm1)
...
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 6685.2 374.4 17.853 <2e-16 ***
treat -432.4 753.0 -0.574 0.566
将此与以下内容进行比较:
glm11 <- glm(re78 ~ treat, weights=w , data=lalonde)
summary(glm11)
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 6685.2 362.5 18.441 <2e-16 ***
treat -432.4 586.1 -0.738 0.461
所以参数估计是相同的,但处理的标准误差是完全不同的。
svyglm
和之间的权重处理有何不同glm
?