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使用CHARLS数据研究实例
主要科学发现：空气污染暴露（PM25、PM1o、SO2、NO2、CO和0s）对中老年人代谢综合征的影响，并首次发现炎症反应可以加剧空气污染对代谢综合征的不利健康效应。
发表于2025-02-21
CHARLS数据选题与分析策略
使用CHARLS数据发表论文，慢性病流行趋势：分析如糖尿病、高血压等慢性病的流行趋势及其影响因素。生活方式与健康：研究生活方式（如运动、饮食）对健康寿命的影响。
发表于2025-02-21
CHARLS数据清理与合并
CHARLS访问数据收集完成后，免费向学术界公布，截至2023年11月，CHARLS已经完成的2轮预调查数据和5轮全国调查数据都已向公众发布，分别为2008年、2011年、2012年、2013年、2015年、2018和2020年访问收集的数
发表于2025-02-21
CHARLS数据基本情况
CHARLS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，用以分析我国人口老龄化问题，推动老龄化问题的跨学科研究，为制定和完善我国相关政策提供更加科学的基础。
发表于2025-02-21
非劣效性试验，如何选择非劣效性界值？
研究者正越来越多地将注意力转移到新疗法和诊断研究的其他益处上，如方便用药、降低成本、减少剂量或降低毒性，同时又不会损失疗效。
发表于2025-01-10
基于K-means聚类算法挖掘糖尿病患者生化指标的临床亚型
聚类分析的实质是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。
发表于2025-01-03
运用可解释技术实现黑箱模型的可视化与个性化解释：以乳腺癌风险预测模型为例
可解释性是指⼈们能够⼀致地预测模型结果的程度；机器学习模型的可解释性越⾼，⼈们就越容易理解为什么做出某些决策或预测。
发表于2025-01-03
使用NHANES数据研究实例
对不同肾功能阶段进行分层分析，检查PFAS暴露与尿酸水平和高尿酸血症风险的关系以及eGFR的中介作用。
发表于2024-12-27
NHANES数据常见分析策略
常见分析方法包括影响因素研究、回归控制研究、PS法控制混杂、自变量定量分析方法（RCS）、生存分析、混合物分析、中介分析、亚组与交互、孟德尔随机化等。
发表于2024-12-27
NHANES数据清理与合并
NHANES数据合并流程包括数据集导入、变量提取、多周期数据合并、总数据合并、数据纳排、数据整理。
发表于2024-12-27
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数据的基本类型和保存形式-R语言教程
凝练问题，解构要素
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