R 运输包装中的调查设计问题

我有一些问题，可能很简单，但到目前为止我还没有弄清楚

因此，我有一个调查设计如下：

design1 = svrepdesign(
    weights=~W10,
    repweights=W,
    data = imputationList(list(imp1, imp2, imp3, imp4, imp5)),
    scale = 1,
    rscales = rep(1/999,1000),
    mse = FALSE,
    type = "bootstrap",
    combined.weights = TRUE
)

它与包裹调查中的svyby、svyquantiles等完美配合，例如：

median_income_by_country = MIcombine(
    with(
        design1,
        svyby(
            ~income,
            ~country,
            svyquantile,
            0.5,
            method="constant",
            interval.type="quantile",
            na.rm = TRUE,
            multicore=TRUE
        )
    )
)

现在我需要使用Transfer软件包计算基尼指数和其他复杂的测量数据，例如广义熵和分解（svygei，svygeidec）

因此，我从最简单的计算开始测试，即：

require (convey)
design2 <- convey_prep(design1)
gini.index <- svygini(~income, design = design2)

require（传送）
设计2

库（传送）
scf_design$design感谢安东尼的友好回复。在这里发布问题之前，我已经厌倦了它，-“lodown”包不适用于R版本3.4.1。我安装的。所以我想知道如何理清插补表的问题。我将IMP1、imp2、imp3、imp4、imp5数据帧合并为一个数据帧，并通过分位数计算进行测试，但结果与我通过“调查”软件包得到的结果略有不同。
devtools:：install_github（“ajdamico/lodown”）
library(convey)
scf_design$designs <- lapply( scf_design$designs , convey_prep )

lodown:::scf_MIcombine( with( scf_design , svygini( ~ networth ) ) )