R语言NHANES数据集

NHANES数据集是一个包含美国人群中简单随机样本的数据集，其中包含了各种健康和营养方面的数据。在R语言中，可以使用NHANES包来访问该数据集。以下是一些使用NHANES包的例子：

1.加载NHANES包并查看数据集的摘要信息

library(NHANES)
data(NHANES)
summary(NHANES)

2.查看数据集中的变量名

names(NHANES)

3.绘制年龄和身高的关系图，并按性别因子分析男性和女性的差异

library(ggplot2)
ggplot(data = slice_sample(NHANES, n = 1000), aes(x = Age, y = Height, color = fct_relevel(Gender, "male"))) + 
  geom_point() + 
  geom_smooth() + 
  xlab("Age (years)") + 
  ylab("Height (cm)") + 
  labs(color = "Gender")

相关问题

R语言实现NHANES数据加权

在R语言中，可以使用survey包来实现NHANES数据的加权。NHANES（National Health and Nutrition Examination Survey）是美国国家卫生和营养调查的缩写，它供了关于美国人口健康和营养状况的数据。

首先，你需要安装并加载survey包。可以使用以下代码安装和加载该包：

install.packages("survey")
library(survey)

接下来，你需要下载NHANES数据集并加载到R中。可以使用以下代码下载并加载NHANES数据集：

download.file("https://wwwn.cdc.gov/nchs/data/nhanes/2017-2018/DEMO_J.XPT", "DEMO_J.XPT")
download.file("https://wwwn.cdc.gov/nchs/data/nhanes/2017-2018/DEMO_J.XPT", "DEMO_J.XPT")
download.file("https://wwwn.cdc.gov/nchs/data/nhanes/2017-2018/DEMO_J.XPT", "DEMO_J.XPT")

nhanes_data <- read.xport("DEMO_J.XPT")

接下来，你需要创建一个survey设计对象，并指定加权变量。可以使用以下代码创建survey设计对象：

design <- svydesign(id = ~SDMVPSU, strata = ~SDMVSTRA, weights = ~WTMEC4YR, data = nhanes_data)

在上述代码中，id参数指定了样本单位的变量，strata参数指定了分层变量，weights参数指定了加权变量，data参数指定了数据集。

现在，你可以使用创建的survey设计对象进行各种统计分析，例如计算均值、比例等。以下是一个计算某个变量的加权均值的示例代码：

mean_weighted <- svymean(~variable_name, design)

在上述代码中，variable_name是你要计算加权均值的变量名。

这样，你就可以使用R语言中的survey包来实现NHANES数据的加权了。

R语言nhanes相关分析

R语言可以进行NHANES相关分析。在R语言中，你可以使用NHANES离线数据库进行数据处理和分析。可以使用svyby函数来计算特定变量的均值和置信度。例如，下面的代码可以计算wbc变量在不同年龄、性别和种族组别中的均值和置信度：

res <- svyby(~wbc, ~age18 + sex + eth, nhs, svymean , vartype="ci")

这个函数将返回一个包含各个组别均值和置信度的结果对象。你可以使用这些结果来进一步分析NHANES数据集中变量之间的相关性和差异。同时，你可以参考课程资料包括NHANES离线数据库、R语言复现代码、Excel折线图、经典论文、R语言环境软件包等来辅助你的研究。你可以关注公众号“熊大学习社”，回复“零基础复现SCI一区”，获取更多关于NHANES数据集分析的课程资料。你也可以查阅《Journal of the American Heart Association》的相关文章来获取更多有关NHANES数据集的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [零基础逐句复现SCI一区论文，从NHANES医学数据分析开启研究之路](https://blog.csdn.net/shx13141/article/details/127844041)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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