r - 加权调查数据中的多重响应分析
问题描述
我正在尝试分析一个多重响应问题。我正在使用加权数据集。使用调查、srvey 或 tidyverse 的东西会很棒。
ID <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
rent_income <- c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0)
salary_income <- c( 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0)
other_income <- c( 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0)
survey_weights <- c(0.8, 0.8 , 0.8 , 0.8 , 0.8 , 1.2 , 1.2 , 1.2 , 1.2 , 1.2)
df<-data.frame(ID, rent_income, salary_income, other_income, survey_weights)
加权数据集：
weighted_dataset <- data %>% as_survey_design(ids=ID, weights=survey_weights)
我知道这个问题与前一个问题相似（使用 srvyr 在加权调查数据中进行多重响应分析），但该响应并没有以任何方式回答这个问题。我认为这是调查分析中很常见的问题，所以希望有人能给出答案。
预期答案：某种代码可以让我生成一个带有加权频率和加权案例比例的表格。
谢谢