r - R: PCA - 如何使用 svydesign 制作调查设计对象

Question

我是 R 中的主成分分析的新手。我目前正在使用我自己的数据通过 PCA，按照以下示例：Coreysparks 的 PCA

我被困在需要我创建调查设计对象的部分。这是我的代码：

options(survey.lonely.psu = "adjust")
scwb<-scwb[complete.cases(scwb),]
des<-svydesign(ids=~psu, strata=~ststr, weights=~cntywt, data=scwb , nest=T)

然后我收到以下消息 -

Error in eval(predvars, data, env) : object 'psu' not found

我尝试用 代替psu，1因为我很确定我正在使用简单随机抽样。但随后错误消息指出object 'ststr' not found，我认为对于cntywt. 我已经为此工作了几个小时，但我根本无法弄清楚（即使经过相当多的研究）如何正确填写此功能，以便我可以继续使用 PCA。

关于如何解决这个问题的任何建议？

编辑：这是我的数据示例：

  IDN

 Jobsat_1 Jobsat_2 Jobsat_3 Member_1 Member_2 Member_4 LingInt Belong_2 Belong_3 Grpor_14 Ethnic10 MEDIAb Trust_G1 Trust_G2
1       10       10        8        3        1        1       5       10       10        2        1      2        1        3
2        7        7        5        4        1        1       5       10       10        4        4      2        3        3
3        7        7        7        1        1        1       5        9       10        4        3      2        1        1
4        7        7        7        2        1        1       5       10       10        3        3      2        3        3
5        7        8        8        3        3        3       5       10        8        3        4      2        3        3
6        7        7        7        2        1        2       5       10        8        4        3      2        5        3
  Grpor_3 Grpor_4 Grpor_12 Emp_1 Volas_10 Mstatus1 Child_1 Health_1 YRBIRTH Rgender Brthcoun YR_IMM Relig_2 Educ_R INCOM_14
1       1       5        2     3       15        0       0        2      31       1        1    100       3      4       73
2       7       6        9     2       15        1       5        1      40       2        1    100       7      8      105
3       5       5        7     1       10        1       3        3      60       1        1    100       4      3       40
4       8       8        8     3        4        1       4        2      63       1        1    100       2      3       30
5       5       4        8     2       20        1       0        2      37       2        1    100       3      8       60
6       7       7       10     2       20        1       1        2      37       2        1    100       6      8       73
  Emp_1.1        pc1        pc2        pc3        pc4         pc5        pc6       pc7         pc8         pc9       pc10
1       3  1.9148465  4.9846483 -0.8072519 -3.3183158 -3.32593626 -0.8836492 0.4113892  1.26298570 -0.32539801  1.4829219
2       2 -0.8358479 -0.3853229 -2.4203323  0.2514915 -0.08298205 -0.8393284 0.2384652 -0.04452874 -0.76024480  3.0219680
3       1  0.5800140  1.3872784 -3.8136358 -1.4466660  0.49100339  1.0119573 0.3198218 -0.27307314 -1.46013793 -0.7989148
4       3 -1.0482772  0.4416652 -2.7239398 -2.0870089 -1.23500720 -1.6997003 0.2737917  0.76019756 -1.41174450  0.2476696
5       2  0.1772093  0.7945494  0.3299359  0.7466387 -0.37083214 -0.2998434 0.4494944 -0.04000732 -0.09798538 -0.1694823
6       2 -1.5970861 -0.3793862 -2.0577713 -1.2681369  0.02748217 -0.8220763 0.1409177 -0.15252729 -1.15142836 -0.2362450
         pc11       pc12        pc13
1 -0.06980251  0.6393237 -0.66798274
2 -0.39774429 -0.1281088 -0.06633185
3  0.33557364  0.4008058 -1.13155741
4  0.07448897 -0.5383089 -0.02582100
5 -0.04507346 -0.1805617  1.42605349
6 -0.06659864  1.1336526  0.04854108

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