Reamostrando os dados do NHANES

Os dados do NHANES são coletados em unidades amostrais (pessoas) selecionadas especificamente para representar a população dos EUA. Mas vamos reamostrar o conjunto nhanes_final de diferentes maneiras para sentir na prática os diferentes métodos de amostragem.

Podemos fazer uma amostra aleatória simples usando slice_sample() do dplyr. A função recebe como entrada um conjunto de dados e um inteiro com o número de linhas a serem amostradas.

A amostragem estratificada pode ser feita combinando group_by() e slice_sample(). A função irá amostrar n de cada um dos grupos especificados no group_by().

A função cluster() do pacote sampling cria amostras em conglomerados. Ela recebe um conjunto de dados, a variável do conjunto que será usada como variável de conglomerado, passada como um vetor com o nome como string (por exemplo, c("variable")), um número de conglomerados a selecionar e um método.

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Planejamento de Experimentos em R

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Instruções do exercício

Use slice_sample() para selecionar 2500 observações de nhanes_final e salve como nhanes_srs.
Crie nhanes_stratified usando group_by() e slice_sample(). Estratifique por riagendr e selecione 2000 de cada gênero. Confirme que funcionou usando count() para examinar a variável de gênero de nhanes_stratified.
Carregue o pacote sampling. Use cluster() para dividir nhanes_final por "indhhin2" em 6 conglomerados usando o método "srswor". Atribua a nhanes_cluster.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Use slice_sample() to create nhanes_srs
nhanes_srs <- ___ %>% ___(n=___)

# Create nhanes_stratified with group_by() and slice_sample()
___ <- ___ %>% group_by(___) %>% ___(n=___)
nhanes_stratified %>% ___

# Load sampling package and create nhanes_cluster with cluster()
___
nhanes_cluster <- cluster(___, "___", 6, method = "srswor")

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