Manel,

Lo siento, pero ahora si estoy confundido.

Por lo que mencionas en este mensaje (y en el primero que enviaste) buscas
ajustar un modelo de regresion logistica en la que la variable respuesta
(dep) toma los valores 0 y 1.  Hasta ahi todo bien.

Lo que me confunde es que ahora _tambien_ estes interesado en utilizar los
NA's como una nueva categoria de dep y los llamas NR en vez de NA -- de
esta forma _aseguras_ que R no los entienda como NA. Asi las cosas, la
variable dep tendria tres categorias y no dos. Como esperas ajustar un
modelo de regresion logistica con una variable respuesta que tiene tres
categorias en vez de dos?  No seria mas apropiado en este nuevo escenario
un modelo de regresion multinomial?.

Saludos,
Jorge.-


2012/4/24 J Manel S Griño <>

> Hola de nuevo,
>
> Sí, los NR són NA, pero codificados como una categoria para añadirlos al
> análisis (aunque sí que son poquitos).
>
> Yo también creo como Gregorio respecto a las ponderaciones en glm.
>
> Y respecto a survey, aunque la verdad es qe es un paquete que hace tiempo
> que intento entender y me está costando banstante, lo habia probado y me da
> el mismo error. Lo que he hecho con survey es lo siguiente:
>
> ddades <- svydesign(id=~1,weights=~pond,data=prova)
> mod2 <- svyglm(dep~indep,family="binomial",design=ddades)
>
> Por internet encontré la posible soluciónl quasibinomial(link="logit"),
> pero creo que no es la solución porque en realidad la quasibinomial no ha
> sido pensada para esto (vaya, que creo que las ponderaciones en la
> quasibinomial tienen el mismo sentido que en la binomial). Y también he
> encontrado una posible solución haciendo un round() a mis ponderaciones,
> pero esto aún me parece más "alejado de la verdad".
>
> Seguiremos investigando...
>
> Gracias.
>
>        [[alternative HTML version deleted]]
>
>
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