조사 가중치 무작위 효과 로지 모델 R

Question

측량 데이터를 사용하여 임의 효과가 포함 된 모델로 이진 결과를 예측하려고합니다. 아래 샘플링 디자인에 대한 설명을 포함 했으므로 내 설문 가중 접근법에 대해 자유롭게 의견을 말하십시오. 나의 주요 질문은 조사 가중 모델에 무작위 효과를 포함시키는 방법입니다. 여기까지 코드는 다음과 같습니다.

# Libraries 
library(survey) 
# Make dataframe object where d is the working dataframe 
dfobj <- svydesign((id = ~cluster+household, strata = ~interaction(region, urban) weights = ~chweight, strata = ~strata, data = d) 

# Run a logit model 
formula1 <- stunting ~ modern_toilet + diarrhoea + fever + insurance + sex + age + region_code 
model1 <- svyglm(formula=formula1,design=dfobj,family = quasibinomial) 

나는 그 지역에 무작위 효과가 있기를 바랍니다. 감사합니다,

샘플링 설명 :

마이크를 2006 년 두 단계 층화 표본 설계를 사용했다. 샘플링의 첫 번째 단계에서 300 센서스 열거 영역 (도시 124 곳과 농촌 지역 176 곳)이 선택되었습니다. 이것들은 GLSS 5를 위해 선택된 660 개의 EAs (도시 281 개 및 농촌 379 개)의 서브 샘플 입니다. 각 지역의 클러스터는 크기에 비례하는 확률로 체계적인 샘플링을 사용하여 선택되었습니다.

Answer 1

이 설문 조사 패키지에서 사용할 수 없습니다와 나는 R.에서 사용할 수 없습니다 꽤 확신

조사 자료와 피팅 일반화 선형 혼합 모델에 대한 기술이있을 때 임의의 효과를위한 클러스터 샘플링 단위와 동일합니다. Stata (-gllamm-)와 MLwin과 다른 것들에 구현이 있습니다.

혼합 모델에 대한 설계 기반 추론은 현재 연구 영역입니다.