charls数据库使用疑惑

Question

charls数据库刚入门
请问很多用charls2018年的数据做癌症患者的样本量有400多，但是2018年不是只有200多人吗？这个400多是怎么来的啊？

Answer 1

🕒上午好，题主！目前：🟢[在线]
📢参考GPT-4o mini 模型、由清水白石008整理提供！
📣今日金句：“生活就像骑自行车。要保持平衡，就得不断前进。” — 阿尔伯特·爱因斯坦

在使用 CHARLS（中国健康与养老追踪调查）数据库进行研究时，样本量的来源可能会让人感到困惑。以下是一些可能的解释，帮助你理解为什么在2018年的数据中会有400多名癌症患者的样本量：

1. 样本的定义：

   • CHARLS 数据库可能会在不同的时间点收集数据，样本量可能包括了多个年份的数据，而不仅仅是2018年的数据。研究者可能会将2018年及之前的调查数据结合起来进行分析。

2. 数据合并：

   • 如果研究者在分析时将多个波次的数据合并，可能会得到更大的样本量。例如，CHARLS 在2011年、2013年、2015年和2018年进行了多次调查，研究者可能会将这些年份的数据结合起来。

3. 癌症患者的定义：

   • 在数据分析中，癌症患者的定义可能包括了不同类型的癌症，或者是根据不同的诊断标准来确定的。可能有些患者在2018年之前就被诊断为癌症，但在2018年的调查中仍然被纳入样本。

4. 数据清洗和筛选：

   • 在进行数据分析时，研究者可能会对数据进行清洗和筛选，最终得到的样本量可能会与原始数据中的人数不同。

5. 样本的选择：

   • 研究者可能会选择特定的子样本进行分析，例如选择特定年龄段或特定地区的癌症患者，从而增加样本量。

如果你在查阅相关文献或数据时有疑问，建议查看研究的具体方法部分，通常会详细说明样本的选择标准和数据来源。这样可以更清楚地理解样本量的来源和计算方式。