2023年郑老师多门科研统计课程：多次直播，含孟德尔随机化方法   

提到数据分析，首先会想到的可能是t检验、回归分析等各种具体的分析方法，但对于经历过完整数据分析的同学来说，最复杂、最耗费时间的步骤往往是数据的清理，也就是将数据整理成为能够进行上述统计分析的格式。

在实际数据分析过程中，原始数据因为各种因素，通常是不符合或者不满足我们分析与建模需求的。为配合进行更好的分析，可能涉及到以下数据处理工作：定义变量名；计算变量；转换变量，添加数据标签等。

接下来我们结合R语言自带MASS数据集birthwt实操数据集，分别通过SPSS与R语言软件开展数据集整理，方便大家对两种方法的特点有更加直观的认识！

R语言自带MASS数据集birthwt，是一份于1986年在在马萨诸塞州收集的与婴儿出生体重低相关的危险因素的数据。根据婴儿出生体重是否小于2.5kg，分为低出生组（59例）与正常组（130例）。研究的暴露因素见下表。

接下来，我们分别采用R语言软件和SPSS软件，对数据集进行整理，主要围绕下面四部分展开：

1.定义变量名；

2.计算变量；

3.转换变量；

4.添加数据标签

一、R语言进行数据整理

1.定义变量名

R语言使用reshape包的rename函数修改数据变量的名称。例如，使用rename函数自定义修改变量bwt的名称

（1）安装和加载R包

install.packages("reshape")

library(reshape)

（2）将变量bwt重命名为BWT

birthwt