National Survey on Drug Use and Health (NSDUH)

analyze the national survey on drug use and health (nsduh) with r the national survey on drug use and health (nsduh) monitors illicit drug, alcohol, and tobacco use with more detail than any other survey out there. if you wanna know the average age at first chewing tobacco dip, the prevalence of needle-sharing, the family structure of households with someone abusing pain relievers, even the health insurance coverage of peyote users, you are in the right place. the substance abuse and mental health services administration (samhsa) contracts with the north carolinians over at research triangle institute to run the survey, but the university of michigan's substance abuse and mental health data archive (samhda) holds the keys to this data castle. nsduh in its current form only goes back about a decade, when samhsa re-designed the methodology and started paying respondents thirty bucks a pop. before that, look for its predecessor - the national household survey on drug abuse (nhsda) - with public use files available back to 1979 (included in these scripts). be sure to read those changes in methodo logy carefully before you start trying to trend smokers' virginia slims brand loyalty back to 1999. although (to my knowledge) only the national health interview survey contains r syntax examples in its documentation, the friendly folks at samhsa have shown promise. since their published data tables were run on a restricted-access data set, i requested that they run the same sudaan analysis code on the public use files to confirm that this new r syntax does what it should. they delivered, i matched, pats on the back all around. if you need a one-off data point, samhda is overflowing with options to analyze the data online. you even might find some restricted statistics that won't appear in the public use files. still, that's no substitute for getting your hands dirty. when you tire of menu-driven online query tools and you're ready to bark with the big data dogs, give these puppies a whirl. the national survey on drug use and health targets the civilian, noninstitutionalized population of the united states aged twelve and older. this new github repository contains three scripts: 1979-2011 - download all microdata.R authenticate the university of michi gan's \"i agree with these terms\" page download, import, save each available year of data (with documentation) back to 1979 convert ea ch pre-packaged stata do-file (.do) into r, run the damn thing, get NAs where they belong 2010 single-year - analysis examples.R load a single year of data limit the table to the variables needed for an example analysis construct the complex sample survey object run enough example analyses to make a kitchen sink jealous replicate sam hsa puf.R load a single year of data limit the table to the variables needed for an example analysis construct the complex sample survey object print statistics and standard errors matching the target replicati on table click here to view these three scripts for more detail about the national survey on drug use and health, visit: the substance abuse and mental health services administration's nsduh homepage research triangle in stitute's nsduh homepage the university of michigan's nsduh homepage notes: the 'download all microdata' program intentionally breaks unless you complete the clearly-defined, one-step instruction to authenticate that you have read and agree with the download terms. the script will download the entire public use file archive, but only after this step has been completed. if you c ontact me for help without reading those instructions, i reserve the right to tease you mercilessly. also: thanks to the great hadley wickham for figuring out how to authenticate in the first place. confidential to sas, spss, stata, and sudaan users: did you know that you don't have to stop reading just because you've run out of candlewax? maybe it's time to switch to r. :D

使用R语言开展“全国药物使用与健康调查（National Survey on Drug Use and Health, NSDUH）”数据分析：
NSDUH是目前全球最为详尽的非法药物、酒精及烟草使用情况监测调查。若您想了解首次咀嚼烟草的平均年龄、针头共用率、存在止痛药滥用者家庭的家庭结构，甚至是佩奥特仙人掌使用者的医疗保险覆盖情况，本数据集均能满足需求。

美国物质滥用与精神健康服务管理局（Substance Abuse and Mental Health Services Administration, SAMHSA）委托位于北卡罗来纳州的研究三角园区研究所开展本调查，而密歇根大学物质滥用与精神健康数据档案库（Substance Abuse and Mental Health Data Archive, SAMHDA）则掌控该数据集的访问权限。

当前版本的NSDUH数据仅可追溯至约十年前，彼时SAMHSA重新设计了调查方法，并为每位受访者提供30美元的报酬。在此之前的调查版本为其前身——“全国药物滥用家庭调查（National Household Survey on Drug Abuse, NHSDA）”，其公开使用文件可追溯至1979年（本脚本已涵盖该部分数据）。在您尝试追溯1999年以来吸烟者对弗吉尼亚苗条型香烟的品牌忠诚度趋势前，请务必仔细研读此次方法变更说明。

据我所知，目前仅有“全国健康访谈调查（National Health Interview Survey）”在文档中提供了R语言语法示例，但SAMHSA的相关团队已展现出积极改进的态势。由于其官方发布的数据表基于受限访问数据集生成，我曾请求SAMHSA团队在公开使用文件上运行相同的SUDAAN分析代码，以验证新的R语法是否能实现预期功能。最终对方顺利完成，我也成功匹配了结果，双方皆大欢喜。

若您仅需获取单次数据点，SAMHDA提供了丰富的在线数据分析工具。您甚至可以找到部分公开文件中未收录的受限统计数据，但这仍无法替代亲自动手开展数据分析的体验。当您厌倦了菜单式在线查询工具，准备投身大规模数据分析工作时，不妨尝试本仓库提供的脚本。

NSDUH的调查对象为美国境内12岁及以上的非机构化平民人口。本GitHub仓库共包含三份脚本：
1. 1979-2011年全微数据下载.R：完成密歇根大学“同意条款”页面的身份验证，下载、导入并保存1979年以来所有可用年份的调查数据（附带文档），将每一份预打包的Stata do文件（.do）转换为R代码并运行，正确生成缺失值（NA）。
2. 2010年单年数据分析示例.R：加载单年调查数据，筛选示例分析所需变量，构建复杂抽样调查对象，执行足够丰富的示例分析，覆盖绝大多数常见研究场景。
3. 复刻SAMHSA公开使用文件统计结果.R：加载单年调查数据，筛选示例分析所需变量，构建复杂抽样调查对象，输出与目标复刻表一致的统计量与标准误。

若需查看三份脚本的详细说明，或了解NSDUH的更多信息，请访问以下页面：美国物质滥用与精神健康服务管理局NSDUH官方主页、研究三角园区研究所NSDUH官方主页、密歇根大学NSDUH官方主页。

注意事项：
“全微数据下载”脚本设置了强制验证步骤，您需完成单一步骤的身份验证，确认已阅读并同意下载条款后，才能正常运行。本脚本将下载全部公开使用文件归档，但仅在完成该验证步骤后方可执行。若您未阅读相关说明便向我求助，我有权对您进行善意调侃。
此外，衷心感谢Hadley Wickham率先解决了身份验证的相关问题。

致SAS、SPSS、Stata及SUDAAN用户：您是否知道，即便您已“油尽灯枯”，也不必就此停止阅读？或许是时候转向R语言了。:D

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) 数据集的构建基于美国国家药物使用与健康调查，该调查由美国卫生与公众服务部下属的药物滥用和精神健康服务管理局（SAMHSA）负责实施。调查采用多阶段概率抽样方法，确保样本能够代表美国12岁及以上的人口。数据收集过程包括面对面的访谈，涵盖了广泛的主题，如药物使用、心理健康、健康行为等。每年约有70,000名受访者参与，数据经过严格的清洗和处理，以确保其质量和可靠性。

特点

NSDUH 数据集的特点在于其全面性和代表性。该数据集不仅提供了关于药物使用和滥用的详细信息，还包括心理健康状况、健康行为、社会经济因素等多维度的数据。这些数据为研究者提供了丰富的资源，用于分析药物使用与健康之间的关系，以及评估公共卫生政策的效果。此外，NSDUH 数据集的年度更新机制确保了数据的时效性，使其成为药物使用和健康研究领域的重要参考。

使用方法

NSDUH 数据集的使用方法多样，适用于多种研究目的。研究者可以通过访问SAMHSA的官方网站下载数据，并使用统计软件如SPSS、SAS或R进行分析。数据集提供了详细的变量描述和代码本，帮助用户理解数据的结构和内容。研究者可以利用这些数据进行描述性统计分析、回归分析、因子分析等，以探索药物使用与健康之间的复杂关系。此外，NSDUH 数据集还可用于政策评估、公共卫生干预效果的监测和预测模型的构建。

背景与挑战

背景概述

国家药物使用与健康调查（National Survey on Drug Use and Health, NSDUH）是由美国卫生与公众服务部下属的药物滥用和精神健康服务管理局（SAMHSA）自1971年起定期进行的一项全国性调查。该调查旨在收集关于美国公民药物使用、精神健康状况及其相关社会经济因素的详细数据。NSDUH的核心研究问题包括药物滥用的流行率、精神健康服务的利用情况以及这些现象与社会经济因素之间的关系。通过提供这些关键数据，NSDUH对公共卫生政策制定、药物滥用预防和治疗方案的优化产生了深远影响。

当前挑战

NSDUH在解决药物使用和精神健康领域问题时面临多项挑战。首先，数据收集过程中需确保受访者的隐私和数据安全，这要求高标准的调查设计和实施。其次，由于药物使用和精神健康问题的敏感性，受访者可能存在报告偏差，影响数据的准确性。此外，随着社会环境和药物类型的变化，调查工具和方法需不断更新以保持其相关性和有效性。最后，数据分析和解读过程中需克服多变量因素的复杂性，以提供有意义的公共卫生建议。

发展历史

创建时间与更新

National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) 数据集始于1971年，最初名为'National Household Survey on Drug Abuse'。自2002年起，该调查更名为NSDUH，并持续每年进行更新，以反映最新的药物使用趋势和公共卫生问题。

重要里程碑

NSDUH的一个重要里程碑是2002年的更名和方法学改进，这标志着调查从关注家庭药物滥用转向更广泛的公共卫生视角。此外，2015年引入的计算机辅助个人访谈（CAPI）技术显著提高了数据收集的准确性和效率。近年来，NSDUH开始整合更多关于精神健康和药物使用之间关联的数据，进一步丰富了其研究内容。

当前发展情况

当前，NSDUH已成为美国药物使用和健康状况研究的核心数据源，为政策制定者、研究人员和公共卫生专家提供了宝贵的数据支持。其数据不仅用于监测药物使用趋势，还广泛应用于评估公共卫生干预措施的效果。NSDUH的持续更新和扩展，使其在药物滥用预防和治疗领域的影响力不断增强，为相关领域的科学研究和实践提供了坚实的基础。

发展历程

• 美国国会通过了《综合药物滥用预防和控制法》，并设立了国家药物滥用研究所（NIDA），为NSDUH的初步调查奠定了基础。

  1971年
• 首次实施了全国药物滥用调查（National Household Survey on Drug Abuse, NHSDA），这是NSDUH的前身，旨在收集关于药物使用和滥用的全国性数据。

  1979年
• NHSDA正式更名为国家药物使用和健康调查（National Survey on Drug Use and Health, NSDUH），并引入了更为全面和细致的调查方法，以提高数据的准确性和代表性。

  2002年
• NSDUH首次发布了关于药物使用和健康状况的年度报告，标志着该调查成为美国药物滥用和健康领域的重要数据来源。

  2003年
• NSDUH引入了新的数据收集工具和技术，包括计算机辅助个人访谈（CAPI），以提高调查的效率和数据质量。

  2015年
• NSDUH发布了关于COVID-19大流行期间药物使用和心理健康状况的特别报告，展示了该调查在应对公共卫生危机中的重要作用。

  2020年

常用场景

经典使用场景

在公共卫生领域，National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) 数据集被广泛用于评估美国境内药物使用和健康状况的趋势。该数据集通过大规模的抽样调查，收集了关于药物滥用、心理健康、以及相关健康服务使用情况的信息。研究者利用这些数据，可以分析不同年龄、性别、种族和社会经济地位群体的药物使用模式，从而为政策制定和公共卫生干预提供科学依据。

实际应用

在实际应用中，NSDUH 数据集为公共卫生政策制定者和医疗服务提供者提供了宝贵的信息。例如，政府机构可以根据数据分析结果，制定针对性的药物滥用预防和治疗计划，优化公共卫生资源的分配。同时，医疗服务提供者可以利用这些数据，设计更有效的干预措施，提升患者的心理健康水平。此外，非政府组织和社区服务机构也可以根据数据，开展有针对性的健康教育和宣传活动。

衍生相关工作

NSDUH 数据集的广泛应用催生了大量相关的经典研究工作。例如，基于该数据集的研究揭示了药物滥用与心理健康问题之间的复杂关系，推动了跨学科研究的发展。此外，许多学者利用NSDUH数据，开发了预测模型和风险评估工具，用于识别高风险个体并提供个性化干预。这些研究不仅丰富了学术界的知识库，也为实际应用提供了强有力的支持。