科研人必看!HRS数据库RAND数据助你效率翻倍!

文摘   2024-10-30 11:25   美国  

HRS变量太复杂,NA太多!

对于使用HRS数据库发文章的各位医学生们,最大的问题便是对各种变量的提取捉摸不清(So difficulty!)

另外因为HRS是一个追踪访问数据,因此会每一个新的wave增加新的受访者,也可能某个wave中之前受访者会缺席等等不确定因素。这就导致我们按照nhanes的逻辑处理数据会有点困难且不正确。

RAND数据--解决之道!

HRS由七个队列组成,RAND HRS纵向文件包含所有七个队列RAND文件将整个调查称为HRS,1992年首次采访的1931-41队列被标记为“初始”或“原始”HRS进入队列。

HRS官方发布的RAND数据是一个经过清理、处理和简化的变量集合。对不同的进行了合并连接,并且对一些常规变量进行处理,极其方便使用。下面是该数据库的一些常规变量,其中demographicshealthfunction limitations在医学领域相对使用较多。

RAND数据变量命名规则

除了少数例外,RAND HRS纵向文件中的变量名遵循一致的模式。
  • 第一个字符指示变量是指参考人(“R”)、配偶(“S”)还是家庭(“H”)。
  • 第二个字符指示变量所属的波:“1”、“2”、“3”...“15”、“A”或“E”。
    • “A”表示“全部”,即变量不特定于任何单个波。一个例子是RABDATE,受访者的出生日期。
    • “E”表示“退出”,于包含死后发生的退出访谈数据的变量。一个例子是REMSTAT,即被告死亡时的婚姻状况。

    举个例子,变量S2HLTHLM捕获参考人的配偶是否经历了限制她/他可以做的有偿工作的种类或数量的损伤或健康问题。变量的名称并不表明谁提供了信息。例如,配偶的健康问题可能是由配偶自己报告的,也可能是由参考人作为代理人报告的。HRS通过代理获得许多变量,特别是关于财务和家庭事务的变量。

通过这种方式,一方面可以提升数据分析速度另一方面发现NA数据量大幅下降,增加数据结果可信性。

另外,他们的RAND数据也是方便与charls等数据进行多国之间的比较

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此次更新如下:
  • 增加了codebook查询功能,目前支持CHARLS, CHNS, CLHLS, ELSA, MHAS, SHARE数据库。
  • 增加了数据预览功能,根据code预览对应原始数据(速度极快),便于大家理解数据的构成与内容,支持目前的7个数据库。



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