【数据分析】R语言多源数据的基线特征汇总

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介绍

在社会科学和医学研究中，比较不同研究项目的参与者基线特征是一项重要的任务。本文介绍了一种基于 R 语言的分析方法，用于汇总和比较来自 HRS、CHARLS、SHARE、ELSA 和 MHAS 五个研究项目的基线数据。这些数据集分别来自不同的国家和地区，涵盖了参与者的年龄、性别、教育、就业、婚姻状况、子女数量、吸烟、饮酒、社交活动、身体活动、功能障碍指数（FI）和心血管疾病（CVD）等变量。

数据准备与读取

首先，使用 R 语言中的 haven 包加载数据，这些数据以 .dta 格式存储。数据路径存储在 file_paths 向量中，每个文件路径对应一个研究项目的数据集。同时，定义了一个标签向量 labels，用于标识每个数据集对应的项目名称。

数据处理与汇总

对于每个数据集，首先筛选出符合