复杂抽样设计的亚组分析代码

复杂抽样设计通常涉及到分层、整群、配额等非简单随机抽样的策略，因此在统计分析中，特别是进行亚组分析时，需要额外考虑样本权重和设计效应。在Python中，常用的数据分析库如`psycopg2`连接数据库，`pandas`处理数据，`survey`或`svydesign`这类专门针对复杂样本设计的包来进行分析。

以下是使用`survey`包进行亚组分析的一个简要示例：

# 首先安装必要的库
!pip install survey

import pandas as pd
from survey import Survey.design, svydesign, SvyTable

# 假设你有一个CSV文件存储了你的复杂抽样数据
df = pd.read_csv('complex_survey_data.csv')

# 定义设计对象，包含抽样信息
design = svydesign(
    ids='sample_id', # 样本ID列名
    weights='weight_column', # 权重列名
    strata='stratum_column', # 分层变量列名
    psu='psu_column', # 整群单位列名
    data=df,
)

# 对特定亚组进行分析
subgroup_df = df[df['subgroup'] == 'your_subgroup']
subgroup_design = design.subset(subgroup_df.index)

# 进行统计分析，比如计算平均值或比例
table = SvyTable.from_formula('outcome ~ predictor', subset=subgroup_design)
results = table.mean()
print(results)