Muestreo multietapa junto con modelos de efectos jerárquicos/mixtos: ¿qué paquetes R?

Question

Analizando los conjuntos de datos educativos tenemos muestras de niños de muestras de clase en muestras de escuelas - tenemos pesos de muestreo, así que uso el paquete de encuesta, por ejemplo, para hacer un modelo lineal. Pero este tipo de diseño también requiere mirar los efectos mixtos. Pero esto no es posible usando el paquete de estudio. Puedo hacer esto en Nylon, pero no sé cómo explicar la ponderación. Supongo que podría usar los pesos de la muestra como predictores en las regresiones nlme, pero no creo que sea correcto.

Parece que este tipo de diseño (de hecho, cualquier muestra de estudio estratificado que incluya niveles anidados) necesita ser analizado desde ambas perspectivas - (pesos de estudio y efectos mixtos) a la vez - pero los paquetes de elección para cada una de estas perspectivas, estudio y nlme, cada uno de ellos no parece tener huecos para la otra perspectiva.

¿Alguien puede ponerme en el camino correcto, o sugerir otro paquete que haga ambas cosas al mismo tiempo?

Answer 1

He mirado esto recientemente, y he llegado a la conclusión de que nada funciona en R como yo quería. Así que analicé los datos de mi encuesta compleja multinivel en Stata utilizando gllamm que puede tener en cuenta las ponderaciones en múltiples niveles y la agrupación (pero aún no puede hacer la estratificación). Me gustaría conocer otros paquetes disponibles, pero en general la gente de multinivel y la gente de encuestas no se solapan mucho.