我正在使用PIRLS 2016和PIRLS 2021数据进行一些研究工作。我需要用加权数据执行线性回归（我为代码中的非英语语言道歉）。为了正确计算我使用的加权数据：

imputetas.kopas.X <- lapply(1:5, 
  function(x, dati = X) {
    dati$PV <- unlist(X[, paste0("ASRREA0", x)])
  return(dati)
})

然后我创建了一个设计，

dizains.X.1 <- svrepdesign(repweights = "TOTWGT", 
                           type = "JK1",
                           scale = 1, 
                           combined.weights = TRUE, 
                           weights = P2016.1$X.TOTWGT, 
                           data = imputationList(imputetas.kopas.X))

和

survey_design_Regr_ASBGSCR1 <- svydesign(
  ids = 1:nrow(Regr.ASBGSCR1),
  weights = P2016.1$X.TOTWGT,
  data = Regr.ASBGSCR1
)

当尝试将所有内容合并合并并执行线性回归时：

modelis1 <- MIcombine(with(dizains.X.1, svyglm(formulla, design = survey_design_Regr_ASBGSCR1)))

这就是“formulla”变量：

formulla <- as.formula(paste("X.ASBGSCR ~ X.ASBGERL + X.ASBGSLR + X.ASBH03A + X.ASBG03 + X.ASBGHRL + X.ASBGSSB + X.ASBG06"))

所有这些变量都在设计变量中使用的相同数据框架下。我得到一个错误：

Error in UseMethod("svyglm", design) : 
  no applicable method for 'svyglm' applied to an object of class "svyimputationList"

我做错了什么？