前言：
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二、计算程序
#(1)估计该学校每个学生每周的零花钱，并给出置信度为95%的置信区间#1.读取数据data=read.csv("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\抽样调查理论与方法\\整群抽样实例.csv")#2.求样本均值的y=as.matrix(data) #将数据框类型转换为矩阵类型Ey=mean(y) #样本均值#3.求样本总方差N=315n=8M=6f=n/N#群间方差Eyi=apply(data,2,mean) #求第i群的均值 #参数说明：第二个参数为1表示求行平均，第二个参数为2表示求列平均data1=rbind(data,Eyi) #将群均值整合给数据框data中并赋值给data1data1sb=sqrt(M*sum((Eyi-Ey)^2)/(n-1)) #群间方差的标准差sb#样本均值的方差v=sqrt((1-f)*(sb^2)/(n*M)) #样本均值的方差的标准差v#%95的置信区间lower=Ey-1.96*v #置信下限upper=Ey+1.96*v #置信上限c(lower,upper) #置信区间#(2)估计以宿舍为群的群内相关系数和设计效应si2=function(i){ sum((data[,i]-mean(data[,i]))^2)}sw1=sqrt((si2(1)+si2(2)+si2(3)+si2(4)+si2(5)+si2(6)+si2(7)+si2(8))/(n*(M-1)))#群内相关系数pc=(sb^2-sw1^2)/(sb^2+(M-1)*sw1^2)pc#设计效应deff=1+(M-1)*pcdeff三、计算结果
> #(1)估计该学校每个学生每周的零花钱，并给出置信度为95%的置信区间> #1.读取数据> data=read.csv("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\抽样调查理论与方法\\整群抽样实例.csv")> > > #2.求样本均值的> y=as.matrix(data) #将数据框类型转换为矩阵类型> Ey=mean(y) #样本均值> > > #3.求样本总方差> N=315> n=8> M=6> f=n/N> > #群间方差> Eyi=apply(data,2,mean) #求第i群的均值 #参数说明：第二个参数为1表示求行平均，第二个参数为2表示求列平均> data1=rbind(data,Eyi) #将群均值整合和数据框data中并赋值给data1> data1 宿舍1 宿舍2 宿舍3 宿舍4 宿舍5 宿舍6 宿舍7 宿舍81 58 91 123.00000 99.0000 110.0 111.0000 120.0000 96.000002 83 83 89.00000 105.0000 99.0 100.0000 115.0000 80.000003 74 79 94.00000 98.0000 132.0 116.0000 117.0000 63.000004 82 111 109.00000 107.0000 87.0 99.0000 99.0000 130.000005 66 101 79.00000 129.0000 99.0 107.0000 106.0000 105.000006 87 69 80.00000 90.0000 124.0 105.0000 120.0000 86.000007 75 89 95.66667 104.6667 108.5 106.3333 112.8333 93.33333> sb=sqrt(M*sum((Eyi-Ey)^2)/(n-1)) #群间方差的标准差> sb[1] 30.44198> > #样本均值的方差> v=sqrt((1-f)*(sb^2)/(n*M)) #样本均值的方差的标准差> v[1] 4.337767> > #%95的置信区间> lower=Ey-1.96*v #置信下限> upper=Ey+1.96*v #置信上限> c(lower,upper) #置信区间[1] 89.66464 106.66869> > #(2)估计以宿舍为群的群内相关系数和设计效应> si2=function(i)+ {+ sum((data[,i]-mean(data[,i]))^2)+ }> sw1=sqrt((si2(1)+si2(2)+si2(3)+si2(4)+si2(5)+si2(6)+si2(7)+si2(8))/(n*(M-1)))> #群内相关系数> pc=(sb^2-sw1^2)/(sb^2+(M-1)*sw1^2)> pc[1] 0.3476299> > #设计效应> deff=1+(M-1)*pc> deff[1] 2.73815 版权声明：
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