数据挖掘神器——NHANES数据库

01

引言

你还在为数据挖掘发愁吗?这里我们给大家推荐一个非常好用的数据库—NHANES。要做研究,就需要数据;NHANES数据库,官网直接免费下载!NHANES数据库初次使用者可以在官网导航栏中获取网站简介,受调者筛选,调查手册,数据获取,数据使用及分析方法等。下面是NHANES的功能简介和数据提取的基本流程,小伙伴们按需选取。

02

NHANES数据库简介

首先我们先来了解下NHANES这个数据库,NHANES是比较知名的公共数据库,国家健康和营养检查调查 (NHANES,National Health and Nutrition Examination Survey) 是一项基于人群的横断面调查,旨在收集美国成人和儿童的健康和营养状况的信息,该调查的独特之处在于它结合了访谈和体检。该数据库包括Demog Data(人口统计学数据)、Dietary Data(饮食数据)、 Examination Data(检查数据)、Laboratory Data(实验室数据)、Questionnaire Data(问卷数据)、Limited Access Data(有限访问数据)。调查结果将用于确定主要疾病的患病率和疾病的风险因素,也是衡量身高、体重和血压等国家标准的基础。

 NHANES 数据库拥有庞大的数据资源,并且完全开放免费下载,而且这个数据库每两年更新一次,会加入大把新数据,完全不担心样本量不够。当然介绍的再多都不如自己去网站逛一逛。

03

NHANES 数据库如何挖?

1、登入网站:打开网页首页https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm

2、选择数据集:点击左侧导航栏中的Questionnaires,Datasets,and Related

Documentation(问卷数据)。

3、选择数据年份:在这里我们以2017-2018年的数据为例,虽然2019-2020年份已经存在,但是2019-2020的数据还未整理完成。

4、选择需要的数据:在“Data,Documentation, Codebooks”一项中,有6项不同的数据,分别是“Demographics Data”(人口数据)、 “Dietary Data”(饮食数据)、“Examination Data”(检查数据)、“Laboratory Data”(实验室数据)、“Questionnaire Data”(问卷数据)、 “Limited Access Data”(限制访问数据)。这里 我们以“Demographics Data为例,明确如何应用。

5、理解数据变量:点击“DEMO_I Doc查看各个变量代表的是什么,如:种族。

6.下载数据:返回上一页,点击“DEMO_I Data [XPT - 3.3 MB]下载数据,该数据为XPT格式,XPT格式的文件用Excel是查看不了的,我们可以导入到R语言中,使用R Studio查看,我们一般是转换成CSV格式进行查看并将其导出。

04

小结

目前用NHANES里的数据发表的文章有五万多篇,只要我们肯去挖掘,发SCI就不是什么大问题。如果大家感兴趣,可以去多读一些由NHANES数据库发表的文章获得灵感。当然,NHANES里的数据是美国人的,不能外推到其他国家的人。希望这些分享能对做科研的小伙伴有所帮助,至少不再为数据资源和样本发愁。

参考文献:

[1]郭晓娟,田国祥,潘振宇,杨津,柳青青,吕军.NHANES项目介绍及数据提取流程[J].中国循证心血管医学杂志,2019,11(06):654-657.

END

文 | Angel

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,968评论 6 482
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,601评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,220评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,416评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,425评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,144评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,432评论 3 401
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,088评论 0 261
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,586评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,028评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,137评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,783评论 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,343评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,333评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,559评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,595评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,901评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容