【数据分析】多数据集网络分析：探索健康与退休研究中的变量关系
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文章目录
- 介绍
- 加载R包
- 数据下载
- 导入数据
- 数据预处理
- 函数
- 网络分析
- 画图
- 保存图片
- 总结
- 系统信息
介绍
在医学和社会科学研究中，理解多个变量之间的复杂关系对于揭示潜在的病理生理机制和社会行为模式至关重要。本文介绍了一种基于 R 语言的网络分析方法，用于探索 HRS（健康与退休研究）及其类似研究（CHARLS、ELSA、MHAS、SHARE）中的变量关系。通过这种方法，研究人员可以构建和可视化变量之间的网络关系，并评估这些关系的稳定性和显著性。
数据准备与加载
首先，使用 R 语言加载多个研究的数据集，包括 CHARLS、ELSA、HRS、MHAS 和 SHARE。这些数据集存储为 .RData 文件，包含多个时间点的变量，如心血管疾病（CVD）、虚弱指数（FI）、社会活动、身体活动等。通过 unlist 和 table 函数统计所有数据集中变量名称的出现次数，确保变量名称的一致性。
定义协变量和转换