【数据分析】基于 HRS 数据的多变量相关性分析与可视化
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!
文章目录
- 介绍
- 加载R包
- 数据下载
- 导入数据
- 数据预处理
- 相关性分析
- 画图
- 其他1
- 其他2
- 其他3
- 其他4
- 总结
- 系统信息
介绍
在医学研究中，了解不同生物标志物和健康指标之间的相关性对于揭示潜在的病理生理机制至关重要。本文介绍了一种基于 R 语言的分析方法，用于评估 HRS（健康与退休研究）数据中多个变量之间的相关性，并通过可视化图表展示这些关系。通过这种方法，研究人员可以直观地了解变量之间的相关性，为后续的深入分析提供依据。
数据准备与加载
首先，使用 R 语言中的 haven 包加载 HRS 数据集。数据集存储在 HRS.dta 文件中，包含多个生物标志物和健康指标，如心血管疾病（CVD）、虚弱指数（FI）、抑郁症状（Depression）、糖化血红蛋白（HbA1c）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL cholesterol）、总胆固醇（Total cholesterol）和 C 反应蛋白（C-re