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demographics、health和function limitations在医学领域相对使用较多。
RAND数据变量命名规则
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。
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。
多数据库联合＋环境联合
5. 一键生成Kaplan-Meier曲线、森林图-小白学习周期进一步缩短！
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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