这也告诉我们了,NHANES数据库分析和挖掘中,权重的应用是非常重要的,用于解决因复杂抽样而带来的有偏问题。 针对NHANES2015-2016这个周期,我用R语言来演示下无加权和有加权处理后,种族占比的情况。 R语言代码片段 ### 1 准备工作环境 ### library(pacman) p_load('nhanesA','survey','tidyverse','arsenal')...
然后参与问卷调查的人被告知做进一步实验室数据检查和身体测量数据,但是只有一部分人参与,因此产生了另外一个权重wtmec2yr。他们中的一些人进行一些小众化的测试用于调查疾病的调查,如一部分人参与饮食调查所以在文件中“dr1iff”中有个权重WTDR2D - Dietary two-day sample weight。 问题2:要不要选择权重? NHANES官...
这也告诉我们了,NHANES数据库分析和挖掘中,权重的应用是非常重要的,用于解决因复杂抽样而带来的有偏问题。 针对NHANES2015-2016这个周期,我用R语言来演示下无加权和有加权处理后,种族占比的情况。 R语言代码片段 ### 1 准备工作环境 ### library(pacman) p_load('nhanesA','survey','tidyverse','arsenal')...
在《摘要》的背景部分,作者指出他们分析了NHANES 2003-2018年的数据;在引言部分,作者指出他们的研究利用了NHANES (2003-2018) 的数据来检验每日钠摄入量、每日钾摄入量和钠钾比率与全因死亡率之间的关系。但是,在方法部分,作者指出,分析数据来源于NHANES 2003-2016。第三个也是最令人困惑的一点是,在表1中,当钠钾...
仅纳入了1999-2004年的in-home interview类型数据,权重计算为: 1999-2002年(2个周期)的权重为2/3*wtint4yr 2003-2004年(1个周期)的权重为1/3*wtint2yr通过这些步骤,你可以更准确地分析NHANES数据,确保你的研究结果更具代表性。0 0 发表评论 发表 作者...
NHANES中的权重 在NHANES中创建权重，以解决复杂的调查设计（包括超采样），调查无答复和分层后调整，以匹配人口普查局的总人口数。以NHANES加权样本时，它代表了美国平民非制度化居民人口。样本权重分配给每个样本人员。它是由该样本人代表的人口总数的度量。如何在连续NHANES中创建权重 样本权重分为三个步骤：计算基本...
1. Nhanes研究设计 NHanes采用的是复杂多阶段的概率抽样(a complex, multistage, probability sampling design),并且对某些亚组进行oversampling(不知道中文怎么翻译好,保证有足够的亚组人群纳入研究)。其实这也是之后数据分析较为独特的原因。 四阶段抽样:分别是县(counties)、城市街区(segments)、住户(households)、个人...
因此,在使用NHANES数据进行研究时,正确选择和应用权重是必不可少的一步。 4 权重包括哪些 1. 权重包括三大类 2. 权重变量所在的位置 wtint2yr和wtmec2yr权重:demo数据中可以找到; 特殊权重:针对特定子集人群,如空腹检查、饮食和化合物检查,需查看具体的数据文档文件。
📊 对于2017年-2020年3月大流行前文件与之前NHANES周期之间的亚组趋势比较(例如,按年龄、性别、种族和西班牙裔血统等),我们需要谨慎解释。🔍 调查权重的合并,是按时间长度的比例来分配的。举个例子,如果你想把2015-2016年和2017年3月到2020年的数据合并在一起,你会得到一个代表5.2年周期的数据文件。那么,...
NHANES权重指南📅 在使用NHANES数据库进行数据分析时,正确选择和应用权重至关重要。以下是关于如何选择和使用权重的详细指南: 数据周期不包括1999-2002年,以及不包括2017-2020年📅 如果数据周期不包括1999-2002年,权重计算方式为:合并权重 = 选择的权重 / 周期数。 数据周期包括1999-2002年📅...