一、简介 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、北京大学中国社会科学调查中心与北京大学团委共同执行的大型跨学科调查项目,是国家自然科学基金委资助的重大项目,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...
CHARLS数据库,即中国健康与养老追踪调查数据库,是由北京大学国家发展研究院中国经济研究中心主持的一项大规模微观调查项目。该项目旨在收集中国45岁及以上中老年人的健康、经济和社会状况数据,为学术研究和政策制定提供可靠依据。 自2011年启动以来,CHARLS项目已经完成了多轮全国基线调查和追踪调查,覆盖了全国28个省、自治...
CHARLS 数据库包含中国 45 岁及以上人群数据,覆盖 150 个县级单位,450 个村级单位,包含1.7 万人数,各轮调查均获得伦理批准。 一. CHARLS 数据库包含变量多! 涵盖10 大模块数据,涉及数据广泛,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...
以下是使用Stata进行CHARLS数据处理的具体步骤:1️⃣ 第一步:选择路径 命令:cd D:\论文\CHARLS\2011 解释:设置工作路径为D盘【CHARLS】文件夹中的【2011】文件夹。2️⃣ 第二步:清除命令 命令:clear 解释:在进行数据处理之前,先清除所有内容。3️⃣ 第三步:分析文件编码 命令:unicode analyze psu.dta...
CHARLS数据库：助力中国老龄化研究，轻松探索SCI论文发表 一、CHARLS数据库的火爆原因揭秘 CHARLS数据库凭借其独特优势，成为了中国老龄化研究的热门选择。通过简单的统计分析，研究者们便能轻松发表SCI论文，这无疑为该领域的研究注入了新的活力。那么，CHARLS数据库究竟有何魔力，能够引领如此热潮呢？接下来，我们将深入...
在利用CHARLS数据库或其他数据库进行数据分析之前,数据清理和预处理至关重要,这有助于提高后续分析的准确性,避免因数据质量问题导致的模型偏差。🧹 数据清理与预处理 缺失值处理:在生存分析中,缺失值处理尤为重要,因为缺失的数据可能会影响生存时间的准确性。常见的处理方法包括删除含有缺失值的记录、使用均值或中位...
以下是使用Stata软件清理CHARLS数据的实例: 整理数据:首先,将CHARLS数据导入Stata软件中。然后,使用use命令将数据加载到Stata中。接着,查看数据的前几行,确保数据导入正确。同时,查看数据是否缺少值或异常值,并进行处理。 变量清理:在CHARLS数据中,可能存在一些不需要的变量或需要转换的变量。使用Stata的destring命令将字...
上海交通大学医学院附属医院何奔教授团队利用CHARLS数据库进行的一项前瞻性队列研究取得了重要成果,该研究聚焦胰岛素抵抗(IR)替代指标与心血管代谢性多发病(CMM)之间的关系。0实验拿下高被引论文的桂冠。文章3D全面式分析了IR替代指标如脂质积累产物(LAP)、甘油三酯和葡萄糖(TyG)指数、血浆动脉粥样硬化指数(AIP)等与CMM...
CHARLS数据库,学术新宠! 近年来,CHARLS数据库在学术研究中的应用越来越广泛,涵盖了老龄化、健康经济、社会保障等多个领域。随着全球对老龄化问题的关注度不断提升,CHARLS数据库的数据丰富性和多样性使其成为国内外学者进行高质量研究的重要工具。利用CHARLS数据库进行学术研究并发表论文的机会正在快速增加,成为新的发文热...
数据来源及研究人群 CHARLS队列中,符合入组标准的参与者为6730人。ELSA队列中,符合入组标准的参与者为4713人。CHARLS队列中由于随访丢失,共排除292人(4.2%)。ELSA队列中由于随访丢失,共排除469人(9.1%)。在CHARLS队列中,最终纳入分析的参与者人数为6730人。在ELSA队列中,最终纳入分析的参与者人数为4713人。CHARLS和...