R语言NHANES数据分析(2)

#交互分析
library(jstable)
help(package="nhanesA")
help(package="jstable")
str(data_c)
svy_design$variables$DMDCITZN<-as.factor(svy_design$variables$DMDCITZN)
TableSubgroupMultiGLM(BPQ020~BMXBMI,data=svy_design,var_subgroups = c("DMDCITZN"))

#中介分析
library(mediation)
#install.packages("mma")
help(package="mma")
svy_design <- survey::svydesign(strata= ~SDMVSTRA, id = ~SDMVPSU, weights = ~WTINT2YR, nest = TRUE,data = data_c)
result<-survey::svyglm(BPQ020~BMXBMI, family = gaussian(), design = svy_design)
result1<-survey::svyglm(DMDCITZN~BMXBMI, family = gaussian(), design = svy_design)
med_out <- mediate(model.m=result1, model.y=result, 
                   treat = "BMXBMI", 
                   mediator = "BPQ020",
                   boot = TRUE)
summary(med_out)

接之前代码,完成交互分析和中介分析。

结果解读:

交互分析:

中介分析:

ACME间接效应,P值大于0.05,无统计学意义。

ADE直接效应,P值小于0.05,有统计学意义,说明BMXBMI对DMDCITZN的影响主要通过直接效应。

NHS(National Health and Nutrition Examination Survey)数据库通常包含美国国民健康和营养状况的数据,要使用R语言处理这个数据库,你需要先确保已经安装了必要的包,如`data.table`、`tidyverse`等,用于数据管理和分析。以下是加载并操作NHANES数据库的基本步骤: 1. **安装和加载库**: ```R install.packages(c("data.table", "tidyverse")) # 如果尚未安装 library(data.table) library(tidyverse) ``` 2. **下载数据**: NHANES数据可以从他们的官方网站下载,通常以`.dta`文件格式存储。你可以将其保存到本地,并使用`read.dta()`函数从`haven`包读取: ```R if (!require(haven)) install.packages("haven") nhanes <- haven::read_dta("nhanes_datafile.dta") # 替换为你实际的文件路径 ``` 3. **预览数据**: 查看数据前几行,了解数据结构: ```R glimpse(nhanes) ``` 4. **数据清洗和探索**: 根据需要清洗缺失值、转换数据类型,对变量进行描述性统计分析: ```R nhanes_cleaned <- nhanes %>% na.omit() %>% # 删除缺失值 select(variable_of_interest) # 选择感兴趣的变量 summary(nhanes_cleaned) ``` 5. **数据可视化**: 对于连续变量可以绘制直方图,对于分类变量则画出条形图或饼图: ```R ggplot(nhanes_cleaned, aes(x=variable_of_interest)) + geom_histogram() ``` 注意,具体的代码会取决于你要分析的具体变量和研究目的。同时,由于NHS网站的数据获取可能会有访问限制或隐私政策,你可能需要遵守相关的使用条款。
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