点击蓝字 关注我们
中国--CHARLS
China Health And Retirement Longitudinal Study，中国健康与养老追踪调查
⏩中国本土的数据库！由北京大学国家发展研究院主持、北京大学中国社会科学调查中心执行的大型数据收集项目。
⏩分析人口老龄化问题！旨在收集一套代表中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据，用以分析我国人口老龄化问题，推动老龄化问题的跨学科研究，为我国社会保障政策的制定、修正和完善提供科学的数据基础。
⏩潜力股，发文能力杠杠滴！截至2023年11月，据不完全统计，基于CHARLS数据发表累计4,676篇，其中，已发表的期刊总数3,778篇，学位论文总数719篇。其中，北大师生用户研究成果有708篇。
中国--CHNS
China Health and Nutrition Survey，中国健康与营养调查
⏩中国本土的数据库！由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所联合开展的大型国际合作项目所建立的数据库。
⏩分析人口健康与营养问题！ 该数据库始于 1989 年，每 2~3 年调查 1 次，覆盖了中国的多个省份和地区，针对不同人群开展了长期追踪调查。调查内容十分广泛，涵盖多个学科领域，包括食品消费、营养状况、健康指标、家庭经济状况、生活方式等多个维度。
中国--CLHLS
Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey，中国老年健康影响因素跟踪调查，简称“中国老年健康调查”
⏩中国本土的数据库！是由北京大学健康老龄与发展研究中心/国家发展研究院组织的老年人追踪调查项目。
⏩分析老年健康问题！CLHLS在1998年进行基线调查后，于1998-2018年在23个省市自治区进行了八次调查，调查范围覆盖全国23个省市自治区，调查对象为65岁及以上老年人和35-64岁成年子女，调查问卷分为存活被访者问卷和死亡老人家属问卷两种。
欧洲--SHARE
Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe，欧洲健康、老龄化和退休调查
⏩覆盖欧洲28个国家！ 覆盖了欧洲28个国家，通过统一的调查设计和执行标准，收集了大量关于欧洲老年人健康、社会和经济状况的数据
⏩跨国比较分析！这一数据库的优势在于其跨国性，使我们能够比较不同国家、不同文化背景下老年人的居住环境和心理健康状况。
英国--ELSA
English Longitudinal Study of Ageing，英国老龄化纵向研究
⏩英国老龄化全貌！涉及50岁及以上英国人口的健康、社会、福利和经济环境动态，以了解英国老龄化的各个方面。来自ELSA参与者的数据为老龄化各方面的政策提供参考，包括健康和社会关怀，退休和养老金政策，以及社会和公民参与。
美国--HRS
Health and Retirement Study 美国健康与退休研究
⏩美国老龄化全貌！ 一项纵向小组研究，调查了美国约20000人的代表性样本，得到了国家老龄化研究所（NIA U01AG009740）和社会保障管理局的支持。通过其独特而深入的访谈，HRS提供了宝贵且不断增长的多学科数据，研究人员可以利用这些数据来解决有关老龄化挑战和机遇的重要问题。
墨西哥--MHAS
Mexican Health & Aging Study，墨西哥健康与老龄化研究
⏩墨西哥老龄化全貌！是一项针对墨西哥50岁及以上成年人的全国性纵向研究。旨在前瞻性地评估疾病对墨西哥城市和农村地区50岁以上成年人的健康，功能和死亡率的影响。该研究的总体目标是利用广泛的社会经济视角，在一个由墨西哥老年人组成的大型代表性小组中审查老龄化过程及其疾病和残疾负担。研究方案和调查工具与美国健康与退休研究（HRS）高度相似。
开展6个课时的R语言基础教学，深入了解R语言内在逻辑，磨刀不误砍柴工，为后续数据清洗打下坚实的基础！
注重基础的同时，同样侧重实战。将使用公共数据库撰写不同类型文章的套路都总结出来教给大家。包括但不限于关联性分析、生存分析、临床预测模型、聚类分析等套路详解！直接上手应用！
提供社群答疑、1v1选题 文章审阅 投稿推荐 返修指导（2年）---发文无忧
授课将使用纯R语言教学分析
9月份推出CHARLS数据库专属R包供大家免费使用（后续免费添加7个数据库的数据）。
R语言基础课程
1.1 R语言环境配置、理解编程语言（1课时）
1.2 R语言基本数据类型及其性质（1课时）
1.3 R语言语法基础：向量与数据框的操作（1课时）
1.4 函数及流程控制（1课时）
1.5 R语言数据可视化：ggplot2包的使用（1课时）
1.6 R语言数据操作：Tidyverse包的使用（1课时）
CHARLS数据库系统课程（6课时）
2.1 研究背景、研究设计、账号申请与数据下载
2.2 数据模块与变量介绍
2.3 基于文献的数据处理与分析
2.3.1 关联性分析套路详解
一行代码生成基线表
线性回归、Logistic回归
限制性立方样条
亚组分析以及敏感性分析
2.3.2 生存分析套路详解
KM曲线
log-rank检验
Cox比例风险模型及比例风险假设检验
2.3.3 临床预测模型套路详解
变量筛选（LASSO回归、Boruta）
机器学习模型（随机森林、XGBoost、SVM、神经网络）
模型评价（ROC曲线、校准曲线、决策曲线、NRI、IDI）
2.3.4 聚类分析套路详解（1课时）
K-means
分层聚类
CHNS数据库系统课程（3课时）
3.1 研究背景、研究设计、账号申请与数据下载
3.2 数据模块与变量介绍
3.3 基于文献的数据处理与分析
CLHLS数据库系统课程（3课时）
4.1 研究背景、研究设计、账号申请与数据下载
4.2 数据模块与变量介绍
4.3 基于文献的数据处理与分析
SHARE数据库系统课程（3课时）
5.1 研究背景、研究设计、账号申请与数据下载
5.2 数据模块与变量介绍
5.3 基于文献的数据处理与分析
HRS数据库系统课程（3课时）
6.1 研究背景、研究设计、账号申请与数据下载
6.2 数据模块与变量介绍
6.3 基于文献的数据处理与分析
MHAS数据库系统课程（3课时）
7.1 研究背景、研究设计、账号申请与数据下载
7.2 数据模块与变量介绍
7.3 基于文献的数据处理与分析
3999元
学生优惠--原价基础上减200元拿下！
charls老学员！补差价即可
8月开课，预计1个月内完成全部课程授课
授课及答疑老师均为医学、公卫方向博士人才， 具体如下：
Jim老师
擅长公共数据库挖掘及机器学习
利用公共数据发表多篇SCI，累计IF40+
参与国家自然科学基金2项，担任多类基金评审专家
任《Gerontology》，《European geriatric medicine》，《Public health nutrition》等多期刊审稿人
丰富的医学科研经验、深厚的临床底蕴背景
慢老师
985高校博士，东北某top医院主治医师；5年临床工作经验，4年R语言数据分析教学经验；
擅长服务于临床的生信分析研究。
擅长公共数据库挖掘及机器学习
小波老师
985高校博士，数据分析师；医工结合方向；
擅长孟德尔随机化、Phewas、机器学习等；
发表多篇top一区文章；
擅长公共数据库挖掘及机器学习。
天天老师
985高校研究生，擅长机器学习、数据库挖掘；
参与发表SCI论文三十余篇，北大中文核心期刊一作2篇；
其中以第一作者和共同一作发表SCI论文十余篇，第一作者累计影响因子达到80+。
小七老师
华中科技大学医学博士
发表Meta分析、孟德尔随机化文章6篇，总计IF33分
擅长循证医学分析、meta分析、孟德尔随机化、大数据挖掘、数据库挖掘等论文写作方法
想发文章保研的大学生
面临考博、毕业的研究生
面临晋升、申课题的临床医生
R语言0基础小白也完全ok哦！
发文无忧--社群答疑，1v1选题 文章审阅 投稿推荐 返修指导（2年）
课程高效！严格按照官网用户手册进行高效讲解！
讲解细致！详细展开数据分析实战讲解，统计问题，轻松拿下！
手把手细致教学，包你学会；
干货满满，精准学习，最快三周产出文章！
录制课程（永久学习），每半个月一节直播答疑课
豌豆老师
小宇老师
我们创建了公共数据库的群，可答疑解惑、闲聊、问路、升学、考试、发论文、国自然、拼课等，我们也会尽力搜集一些需要花费精力和技能才能得到的资源。 入群即可获得CHARLS的已清洗好全套数据的下载链接。进群方式：转发推文至朋友圈，集齐15个赞，截图后台私信小编~
凡本工作室内报班学员，自即日起发表相应班级的文章，均可参与：
收录于中文科技核心期刊：奖学金100元
收录于北大核心、CSCD期刊：奖学金300元
收录于SCI（IF<5分，不论分区）：奖学金500元
收录于SCI（IF>5分，不论分区）：奖学金1000元
2篇SCI文章（总IF＞10，限1,2区），退全款
1篇SCI文章（IF＞8，限1,2,3区），退全款
注：
凭证：报名课程截图、文章录用函等有效信息
每位学员仅一次机会，中多篇文章者，以最高奖学金算（不累加）
-END-
行稳致远 进而有为
