CHARLS数据库提取数据和洗濯—基于R

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CHARLS数据库提取数据和洗濯—基于R
0 告急内容
1 CHARLS离线数据库
2 CHARLS数据介绍
[1] "Demographic_Background.dta" 人口统计信息
[2] "Health_Status_and_Functioning.dta 健康状况
[3] “Biomarker.dta” 体检数据
[4] "Blood_20140429.dta" 血检数据
[5] "Family_Information.dta" 家庭结构
[6] "Household_Income.dta" 家庭收入、付出和资产
[7] "Individual_Income.dta"个人收入、付出和资产
[8] "Sample_Infor.dta" 样本信息
[9] "Weights.dta" 权重
[10] "Work_Retirement.dta" 工作、退休和养老金
[11] "housing_characteristics.dta" 住房情况
[12] "Exit_Module.dta" 殒命数据
[13] "COVID_Module.dta" 新冠数据
3 数据提取的代码实现—基于R

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0 告急内容

• 1 CHARLS离线数据库，资源获取。
  
• 2 CHARLS数据介绍，有哪些年份和分类，有哪些表、哪些数据，怎么阅读和查找。
  
• 3 数据提取，基于R，代码实现。
  
• 4 数据归并和洗濯，基于R，代码实现，最后做一个基线分析。
  

这次直播课程的特点：手把手撸代码，随时互动交流，拉近和大家的间隔，建立研究密切感。
1 CHARLS离线数据库

官网地址：2020年天下追踪调查
中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Survey,CHARLS) 是由北京大学国家发展研究院主持展开，是国家自然科学基金委资助的庞大项目。是一项持续的纵向调查，冒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，社会、经济和健康状况，用以分析我国人口老龄化题目，推动老龄化题目的跨学科研究。
数据 | CHARLS
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CHARLS离线数据库|干净原版|2020年最新，已放学习资料包。也可自行获取：CHARLS离线数据库|干净原版|2020年最新 | 公益网站
一共三个版本：
（1）Excel

（2）SPSS

（3）Stata

特点：案例均泉源于中国，更适合中国的科研工作者；无需实验验证；最新一期包罗疫情相关模块数据；数据公开。
不敷：统计时间相对较短，2011年开始；第五轮数据受新冠疫情影响；肿瘤疾病数据少。
使用权限：需工作单位或学校邮箱申请；在致谢中添加相关内容。

2 CHARLS数据介绍

基线调查于2011-2012年在天下28个省、150个地区、450个村庄/城市社区开展，每两年追踪一次，现在已有5期数据， 最新一期为2020年数据（2023年11月16日公布）。
CHARLS是中国首个具有天下代表性的中老年人口调查它以美国健康与退休研究（HRS）为蓝本，吸收和参考全球相关老龄调查的设计，比如英国、欧洲、日本、印度和韩国等。
CHARLS的访问应答率和数据质量活着界同类项目中位居前列。
CHARLS各轮调查均获得了北京大门生物医学伦理委员会的答应。
CHARLSI问卷内容：个人基本信息，家庭结构和经济支持，健康状况，体格测量，医疗服务利用和医疗保险，工作、退休和养老金、收入、消耗、资产，以及社区基本情况等。
（1）数据表有哪些，以2020年数据为例。

（2）数据项有哪些
查阅CHARLS_2020_Codebook，了解数据所表示的含义。文件在学习资料包。

[1] "Demographic_Background.dta" 人口统计信息

共42列数据。出生年代和出生地；居住和移民；户口信息；当前工作状态；当前工作的详细信息；失业和求职 教育；婚烟状况及历史。

• （1）ba001 ，2020年变量。性别
  
  
  
  
  rgender，2011年变量。性别
  

• （2）ba010，2020年变量，教育Education
  
  
  
  
  bd001，2011年变量，教育Education
  
  
  
  
  

• （3）ba003_1，2020年变量，出生年份，可盘算年岁Age
  

ba002_1 ，2011年变量
从出生年代日到研究当天，盘算年岁！

1.  # 计算年龄
2.  # month==0, 按1算
3.  d_demo$ba002_2[d_demo$ba002_2==0] <- 1
4.  # day==0, 按1算
5.  d_demo$ba002_3[d_demo$ba002_3==0] <- 1
6.  # month==2, day==30或29时，将day==28
7.  d_demo$ba002_3[d_demo$ba002_2==2 & (d_demo$ba002_3==30 | d_demo$ba002_3==29)] <- 28
8.  ​
9.  # 出生日期
10.  d_demo$birth <- as.Date(paste(d_demo$ba002_1,d_demo$ba002_2,d_demo$ba002_3, sep='-'))
11.  table(d_demo$ba002_1, useNA = 'ifan') # 54
12.  table(d_demo$ba002_2, useNA = 'ifan')
13.  table(d_demo$ba002_3, useNA = 'ifan')
14.  d1 <- subset(d_demo, is.na(d_demo$birth))
15.  nrow(d1) # 54
16.  ​
17.  # 年龄
18.  d_demo$Age <- round(difftime('2021-3-12', d_demo$birth)/365)
19.  d_demo$Age <- as.numeric(gsub("\\D", "", d_demo$Age))

复制代码

• （4）ba011，婚姻状况Marriage 2020年变量
  
  
  
  
  be001，婚姻状况Marriage 2011年变量
  
  
  
  
  
• （5）place ,户口
  ba009:Type of HuKou 2020年变量
  bc001 : What is Your Current Hukou Status 2011年变量
  
  
  
  
  

[2] "Health_Status_and_Functioning.dta 健康状况

共936列数据。总体健康状况：盛行症；生活方式（眼睛，听力，口腔健康，疼痛，骨折）；生活行为（就寝，身体运动，社会联系，饮食，吸烟和饮酒）；功能限定；认知（包罗数列测试）；抑郁症

• （1）da046，2020年变量，是否吸过烟，Ever Smoked
  
• （2）da047，2020年变量，现在是否吸烟，Still Smoke or already Quit
  

da059: Smoke or Not, 2011年变量

• （3）da051，2020年变量，去年饮酒频率，Frequency Drank Alcoholic Beverages in the Past Year
  
• （4）da052，2020年变量，去年每月饮酒频率，Frequncy Drinking Per Month in the Last Year
  
  
  
  
  da067，2011年变量
  
  
  
  
  
  
• （5）失眠，My Sleep Was Restless
  db022，2020年变量
  
  
  
  
  
  dc015，2011年变量
  
  
  
  
  
  
• （6）dc018，2020变量， Felt Depressed，抑郁症
  
  
  
  
  dc011，2011变量
  
  
  
  
  
• （7）慢性病
  此中就包罗CVD。CVD全称是Cardiovascular Disease，中文称为心血管疾病。这是一种涵盖心脏和血管体系多种疾病的总称，包罗冠心病、高血压、心肌梗塞、心力衰竭等。心血管疾病是全球死因的首位，尤其是在已开发国家和地区。
  da007, 2011年变量，
  da007_1_ Hypertension 高血压
  如下图，依次类推
  da007_8_ Stroke 脑卒中，中风
  
  
  
  
  看一下数据
  
  
  
  
  XChroDisType，2020年变量， 慢性病范例
  xchrodistype_8_: Name of Disease [8] 中风，脑卒中 Stroke
  
  
  
  
  
  
• （8）轻度认知障碍cognition
  由memeory（情形记忆）和executive（心智状况）综合思量，按照相应的标准举行盘算。
  已洗濯好的数据，质量好，有需要可联系客户。
  

[3] “Biomarker.dta” 体检数据

说明文档： 数据 | CHARLS
血检数据使用手册 https://charls.charlsdata.com/Public/ashelf/public/uploads/document/2011-charls-wave1/application/blood_user_guide_en_20140429.pdf
基线体检问卷 https://charls.charlsdata.com/Public/ashelf/public/uploads/document/public_documents/application/Medical-questionnaire-2011.doc

• （1）qi002，身高
  
  
  
  
  
• （2）ql002，体重
  
  
  
  
  有了这2个指标，就可以盘算BMI
  
  1.  # 表3，biomarkers, 体检
  2.  # qi002，身高
  3.  # ql002, 体重
  4.  ​
  5.  d_biom <- read_dta("2011/biomarkers.dta")[,c('ID','qi002','ql002')]
  6.  ​
  7.  # BMI: bmi = weight_kg / (height_m ** 2)
  8.  d_biom$BMI <- round(d_biom$ql002/(d_biom$qi002/100)**2,2)
  9.  table(d_biom$qi002, useNA = 'ifan') # 265
  10.  table(d_biom$ql002, useNA = 'ifan') # 246
  11.  table(d_biom$BMI, useNA = 'ifan')
  12.  d1 <- subset(d_biom, is.na(d_biom$BMI))
  13.  nrow(d1) # 334
  14.  # 删除不需要的列
  15.  d_biom <- subset(d_biom, select = -c(qi002,ql002))

  复制代码
  
  

[4] "Blood_20140429.dta" 血检数据

• （1）newglu, FPG , Glucose, 空腹血糖
  
  
  
  
  
• （2）newcho, Total Cholesterol , 总胆固醇
  
  
  
  
  
• （3）newhdl, HDL 高密度脂蛋白 "好的胆固醇"
  
• （4）newldl, LDL 低密度脂蛋白 "坏的胆固醇"
  
• （5）newtg, Triglycerides 甘油三酯
  
  
  
  
  甘油三酯-葡萄糖指数（TyG index）被广泛用作评价胰岛素抵抗的指标。TyG index的盘算公式如下：
  
  1.  TyG index = ln [甘油三酯值 (mg/dL) * 空腹血糖值 (mg/dL) / 2]

  复制代码
  此中，"ln" 表示自然对数。这个指标的值越高，表示个体的胰岛素抵抗越严峻。
  
  1.  # newglu,   FPG , Glucose, 空腹血糖
  2.  # newcho, Total Cholesterol , 总胆固醇
  3.  # newhdl,  HDL   高密度脂蛋白  "好的胆固醇"
  4.  # newldl,    LDL   低密度脂蛋白  "坏的胆固醇"
  5.  # newtg,     Triglycerides 甘油三酯
  6.  ​
  7.  d_blood <- read_dta("2011/Blood_20140429.dta")[,c('ID','newglu','newcho','newhdl', 'newldl', 'newtg')]
  8.  ​
  9.  # TyG指数计算
  10.  d_blood$TyG <- round(log(d_blood$newtg * d_blood$newglu/2),2)
  11.  table(d_blood$newtg, useNA = 'ifan') # 191
  12.  table(d_blood$newglu, useNA = 'ifan')
  13.  table(d_blood$TyG, useNA = 'ifan')
  14.  d1 <- subset(d_blood[, c('newtg','newglu','TyG')], is.na(d_blood$TyG))
  15.  nrow(d1) # 211

  复制代码
  
  

[5] "Family_Information.dta" 家庭结构

共789列数据。准备了17个子女的数据信息，包罗子女性别，年岁，婚烟；与告急被访者关系；户口；教育。
ca006_1_，子女性别

ca008_1_， 子女工作状态，工作还是门生

[6] "Household_Income.dta" 家庭收入、付出和资产

共855列数据。家庭收入和付出；家庭资产；
[7] "Individual_Income.dta"个人收入、付出和资产

共210列数据。个人收入及资产
[8] "Sample_Infor.dta" 样本信息

共8列数据。采访时间、是否殒命、是否横断面样本等
[9] "Weights.dta" 权重

共8列数据。家庭权重，个体权重
[10] "Work_Retirement.dta" 工作、退休和养老金

共160列数据。当前工作状态；当前工作的详细信息；失业和求职运动；退休；养老金。
[11] "housing_characteristics.dta" 住房情况

• （1）固体燃料使用，
  

[12] "Exit_Module.dta" 殒命数据

共1129列数据。殒命数据、疾病。
xezdisease_1_，Cancer，癌症
xezdisease_2_，Chronic Lung Diseases，支气管肺病

xezdisease_3_: Heart Diseases，心脏病

xezdisease_4_，中风， Stroke

exda007，Stroke，中风，脑卒中
exda008，Stroke最近一次时间

[13] "COVID_Module.dta" 新冠数据

共100列数据。疾病防范意识、个人抱病和隔离、疫情期间个人运动、疫情期间居住地管控。
va001_s4， Masking， 戴口罩

3 数据提取的代码实现—基于R

手把手课程教学，逐行代码实现。
参考文章：The association between triglyceride-glucose index and its combination with obesity indicators and cardiovascular disease: NHANES 2003-2018

我们对应研究：甘油三酯-葡萄糖指数triglyceride-glucose index与脑卒中Stroke的关联性，基于CHARLS
【更多内容详见公众号：熊大学习社】

• 5 小结
  

• （1）公开课抛砖引玉，还有许多变量需要研究。
  认知功能账号
  情况颗粒物
  尿酸
  肌肉镌汰症
  
• （2）课程福利，助力学员零基础成为CHARLS专家，SCI期刊、毕业论文不在话下。
  

• （3）课程资料获取。学习资料，包罗CHARLS离线数据库、SCI论文思路复现代码-基于R。关注公众号“熊大学习社”，回复“charls01”，获取资料链接。
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