R语言anthro包 anthro

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R语言anthro包 anthro

2024-04-13 00:29| 来源: 网络整理| 查看: 265

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功能\作用概述:

该函数根据世界卫生组织儿童生长标准,计算八项人体测量指标的z分数,即年龄体重、年龄身高/身高、身高/身高体重、年龄体重指数(BMI)、年龄头围、年龄臂围、年龄三头肌皮褶和年龄肩胛下皮褶。

语法\用法:

anthro_zscores( sex, age = NA_real_, is_age_in_month = FALSE, weight = NA_real_, lenhei = NA_real_, measure = NA_character_, headc = NA_real_, armc = NA_real_, triskin = NA_real_, subskin = NA_real_, oedema = "n")

参数说明:

sex : 包含性别的数字或文本变量信息。如果它是数字,其值必须为:1表示男性,2表示女性。如果是字符,则必须是“m”或“m”表示男性,“f”或“f”表示女性。如果性别缺失,将不计算z分数。

age : 包含年龄信息的数字变量;年龄可以是天或月(如果可选参数M_0设置为TRUE)。预期的确切年龄以天为单位,如果年龄以月为单位,则不应四舍五入。如果年龄缺失(NA),则不计算与年龄相关的z分数。

is_age_in_month : 一个逻辑标志;如果为真,可变的年龄单位将被视为月。该函数通过除以30.4375并将其舍入为整数将其转换为天,以便可以使用可引用项。未指定时,将使用默认值false,并且年龄单位将被视为天。

weight : 一种包含体重信息的数字变量,必须以千克为单位。如果体重缺失,则不计算与体重相关的z分数。

lenhei : 一个包含长度(卧姿长度)或高度(站立高度)信息的数字变量,必须是激励。如果缺少lenhei,则不会计算与长度/身高相关的z分数。对于年龄在24个月以下(即731天以下)且测量站立高度的儿童,该功能通过增加0.7厘米将其转换为卧姿长度;对于年龄在24个月及以上且测量卧姿长度的儿童,函数通过减去0.7将其转换为站立高度厘米。这个这个函数计算出的所有z值都是基于24个月以下儿童的身高,否则是基于身高。根据年龄转换的长度/高度分配给结果中的变量clenhei数据框.

measure : 一个特征变量,指示是否为每个个体测量了横卧立姿高度观察此变量的值必须为“L”或“L”表示横卧长度,“H”或“H”表示站立长度身高。尽管如此强烈建议根据调查中的测量结果提供该变量,可以在不指定此变量的情况下运行分析。如果未指定,则使用包含所有缺失值的defaultvector。该函数根据以下算法计算缺失值:如果年龄未缺失,则年龄低于24个月(731天)时为平卧长度,如果年龄等于或高于24个月,则为站立高度。如果年龄缺失,那么如果测量值=87 cm,则为站立高度。

headc : 包含头围信息的数字变量,必须以厘米为单位。如果头围缺失,则不计算agez得分的头围。

armc : 包含臂围信息的数字变量,必须以厘米为单位。如果缺少臂围,则不计算年龄z分数的臂围。

triskin : 包含三头肌皮褶信息的数字变量,必须以毫米为单位。如果三头肌皮褶缺失,则不计算年龄的三头肌皮褶z评分。

subskin : 包含肩胛下皮褶信息的数字变量,必须以毫米为单位。如果肩胛下皮褶缺失,则不计算年龄的肩胛下皮褶z评分。

oedema : 对于非水肿,此字符变量的值必须为“n”、“n”或“2”;对于水肿,此字符变量的值必须为“y”、“y”、“1”。尽管强烈建议此变量由调查提供,但可以在不指定此变量的情况下运行分析。如果未指定,则使用所有“n”的默认向量,其值被视为非水肿。缺失值将被视为非水肿。对于水肿,不计算与体重相关的z评分(zwei、zwfl和zbmi)(设为缺失),但在体重相关指标患病率(set)估计中,它们被视为示例\实例:

# you can either use the function to compute zscores for specific valuesanthro_zscores(sex = "f", age = 10, is_age_in_month = TRUE, weight = 10)

# values will be recycled so not all input values need to be of the same lengthanthro_zscores(sex = "f", age = c(10, 20, 30), weight = 10)

# or use it with a compute dataset## Not run: your_data_set < - read.csv(".csv")with( your_data_set, anthro_zscores( sex = sex, age = age_in_days, weight = weight, lenhei = lenhei ))

## End(Not run)



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