alterlab-survey-analysis

分析复杂样本调查数据并进行基于设计的推断——在估计均值、总量、比例、比率和分位数之前，先声明调查设计（权重、分层、初级抽样单位/聚类、有限总体校正）；通过泰勒线性化或复制权重（BRR、刀切法、自助法）计算设计调整后的标准误；支持事后分层/校准（raking）/广义回归（GREG）校准；并拟合设计调整后的广义线性模型（线性、逻辑、泊松）。使用 samplics（稳定的 Python 库）、新兴的 svy 替代工具，或通过 Rscript 调用领域标准 R 包 survey + srvyr。适用于分析 GSS/ANES/ESS/DHS/Eurobarometer 或任何加权/分层/聚类的调查数据，当数据集附带调查权重时，或当有人引用复杂调查中的未加权百分比时。若涉及问卷与抽样方案设计，推荐使用 alterlab-survey-design；若需评估抽样充分性，推荐使用 alterlab-ssci-sampling-gate；若涉及因果识别，推荐使用 alterlab-causal-inference。属于 AlterLab 学术技能套件的一部分。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-13 01:02）：分析复杂样本调查数据并进行基于设计的推断——在估计均值、总量、比例、比率和分位数之前，先声明调查设计（权重、分层、初级抽样单位/聚类、有限总体校正）；通过泰勒线性化或复制权重（BRR、刀切法、自助法）计算设计调整后的标准误；支持事后分层/校…
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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-13 01:02	584961c8	可取

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