R或Stata中分类变量的自举比例

我需要在R或Stata软件中进行引导的帮助。我想计算那些对某项政策的有效性表示赞成和反对的人的比例

在Stata我有这个代码

bs "summarize y1" "r(mean)", reps(200) size(770)

估算比例时，

r（平均值）

的值应该是多少

此外，我在R中有以下代码：

test <- function (q13){
    test13 <- table(q13)
    rel_freq <- test13/sum(test13)
    return(rel_freq)
      }

results <- boot(data=q13, statistic=test,
                R=200)

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test在Stata中，如果一个变量有两个以上的类别，则可以使用
比例
：

//样本数据

sysuse auto, clear
keep if (headroom==2.0 |headroom==2.5)
gen prop=.
replace prop=0 if headroom==2.0
replace prop=1 if headroom==2.5

//说0是肯定的，1是否定的

set seed 123
bootstrap _b, reps(100):proportion prop

根据@Nick更新：对于二进制变量，以下内容就足够了

bootstrap r(mean), reps(100): summarize prop, meanonly


在R中，您可以使用
boot
软件包和mtcars数据执行以下操作：

library(boot)
set.seed(123)
x<-mtcars$vs
myprop<-function(x,i){
sum(x[i]==0)/length(x)
}

bootprop <- boot(x,myprop,100)

库（启动）
种子集（123）
对于R，请仔细阅读
？boot
中的示例-您的函数
test
需要至少获取两个参数，其中第二个参数应该是一组用于对基础数据重新采样的索引。如果变量是二进制的，则在Stata
summary中，meanonly
将1的比例返回为
R（平均值）
。感谢Nick Cox和@Metrics！我运行R代码，但我没有得到结果。我收到了“Bootstrap Statistics:WARNING:t1*的所有值都是NA”，这是我想要进行Bootstrap的示例数据摘要。数据缺少值。我不确定这是否会影响结果。>描述（q10testfactor）q10testfactor n缺失唯一的254 516 2 0（58,23%），1（196,77%）这很奇怪。我将R值增加到R=5000。我得到了标准误差的值，但估计值仍然为NA。调用：boot（data=x，statistic=myprop，R=5000）Bootstrap Statistics:original bias std.error t1*NA NA 0.01670186当然，您必须首先处理丢失的数据，因为您是从数据中采样的。您是否使用了
Stata
？谢谢！：-我不知道怎么做。但现在我知道了。谢谢