Предельные эффекты логита во взвешенных данных обследования с использованием R

Вам нужны маргинальные эффекты или маргинальные прогнозы?

Как следует из названия, функция marginpred() возвращает прогнозы. Аргументом для predictat является фрейм данных с управляющими переменными и переменными, которые есть в модели. Подчеркну: контрольные переменные следует исключить из модели.

library("survey")

odds2prob <- function(x) x / (x + 1)
prob2odds <- function(x) x / (1 - x)
expit <- function(x) odds2prob(exp(x))
logit <- function(x) log(prob2odds(x))

set.seed(1)

survey_data <- data.frame(
  if_female = rbinom(n = 100, size = 1, prob = 0.5), 
  agegroup = factor(sample(x = 1:3, size = 100, replace = TRUE)), 
  education = NA_integer_,
  if_member = NA_integer_)
survey_data["agegroup"] <- relevel(survey_data$agegroup, ref = 3)
# Different probabilities between female and male persons
survey_data[survey_data$if_female == 0, "education"] <- sample(
  x = 1:4, 
  size = sum(survey_data$if_female == 0), 
  replace = TRUE, 
  prob = c(0.1, 0.1, 0.5, 0.3))
survey_data[survey_data$if_female == 1, "education"] <-sample(
  x = 1:4, 
  size = sum(survey_data$if_female == 1), 
  replace = TRUE, 
  prob = c(0.1, 0.1, 0.3, 0.5))
survey_data["if_member"] <- rbinom(n = 100, size = 1, prob = 
                                     expit((survey_data$education - 3)/2))
survey_data["education"] <- factor(survey_data$education)
survey_data["education"] <- relevel(survey_data$education, ref = 3)
survey_design <- svydesign(ids = ~ 1, data = survey_data)

logit <- svyglm(if_member ~ if_female + agegroup + education, 
                family = quasibinomial(link = "logit"), 
                design = survey_design)
exp(cbind(`odds ratio` = coef(logit), confint(logit)))
newdf <- data.frame(if_female = 0:1, education = c(3, 3), agegroup =  = c(3, 3))
# Fails
mp <- marginpred(model = logit, adjustfor = ~ agegroup + education, 
                 predictat = newdf, se = TRUE, type = "response")
logit2 <- svyglm(if_member ~ if_female, 
                family = quasibinomial(link = "logit"), 
                design = survey_design)
mp <- marginpred(model = logit2, adjustfor = ~ agegroup + education, 
                 predictat = newdf, se = TRUE, type = "response")
# Probability for male and for female persons controlling for agegroup and education
cbind(prob = mp, confint(mp))

Вот как я оцениваю предельные эффекты с пакетом survey:

# Probability difference between female and male persons
# when agegroup and education are set to 3
svycontrast(full_model, quote(
  (exp(`(Intercept)` + if_female) / (exp(`(Intercept)` + if_female) + 1)) - 
  (exp(`(Intercept)`) / (exp(`(Intercept)`) + 1))))
# Can't use custom functions like expit :_(

Возможно, есть более умные способы, но я надеюсь, что это поможет.

Обратите внимание, что разница между вероятностями, предсказанными marginpred(), отличается от разницы, оцененной svycontrast(). Вероятности, предсказанные marginpred(), похоже, не зависят от изменения значения контрольных переменных (в примере education = c(4, 4) вместо education = c(3, 3)), но оценки из svycontrast() зависят, как это подразумевается регрессионной моделью.