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NSFG (National Survey of Family Growth)|家庭研究数据集|健康调查数据集
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https://www.cdc.gov/nchs/nsfg/index.htm
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NSFG（国家家庭成长调查）是由美国疾病控制与预防中心（CDC）进行的一项调查，旨在收集有关美国家庭结构、生育、避孕、性行为、健康和家庭动态的数据。该数据集包括了大量的个人和家庭层面的信息，涵盖了从青少年到成人的各个年龄段。
提供机构：
www.cdc.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
NSFG（National Survey of Family Growth）数据集的构建基于对美国人口的广泛调查，旨在收集关于家庭结构、生育行为、性健康和生殖健康的详细信息。该调查由美国疾病控制与预防中心（CDC）负责，采用多阶段抽样方法，确保样本的代表性。数据收集过程包括面对面的访谈和自填问卷，涵盖了从青少年到成人的广泛年龄段，以获取全面的家庭和生殖健康数据。
特点
NSFG数据集以其广泛性和深度著称，涵盖了家庭生活的多个方面，包括生育史、避孕使用、性行为、健康状况等。数据集的结构化设计使得研究人员能够进行多维度的分析，从而揭示家庭和生殖健康领域的复杂关系。此外，NSFG定期更新，确保数据的时效性和相关性，使其成为公共卫生和政策制定的重要参考。
使用方法
NSFG数据集的使用方法多样，适用于社会学、公共卫生、人口学等多个领域的研究。研究人员可以通过CDC提供的在线工具访问和下载数据，进行统计分析和建模。数据集的详细编码手册和用户指南提供了丰富的背景信息和使用建议，帮助用户正确解读和分析数据。此外，NSFG数据集还支持跨学科的合作研究，促进了对家庭和生殖健康问题的深入理解。
背景与挑战
背景概述
NSFG（National Survey of Family Growth）是由美国疾病控制与预防中心（CDC）自1973年起定期进行的一项全国性调查，旨在收集关于美国家庭结构、生育行为、健康状况及社会经济因素的详细数据。该数据集的建立，源于对美国社会家庭动态变化的关注，以及对公共健康政策制定所需基础数据的迫切需求。NSFG通过广泛的样本覆盖和多维度的数据收集，为研究者提供了丰富的信息资源，极大地推动了家庭与生育领域的学术研究和社会政策制定。
当前挑战
NSFG数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据收集涉及敏感话题，如性行为和生育历史，如何在确保受访者隐私的前提下获取准确数据是一大难题。其次，样本的代表性和覆盖范围需精心设计，以确保数据能真实反映全国情况。此外，数据的质量控制和后期处理也需投入大量资源，以消除潜在的偏差和错误。最后，随着社会变迁，数据集需不断更新以反映最新的家庭和生育趋势，这对持续的调查和数据维护提出了高要求。
发展历史
创建时间与更新
NSFG（National Survey of Family Growth）数据集首次创建于1973年，旨在收集美国人口的家庭结构和生育行为数据。该数据集定期更新，最近一次主要更新是在2019年，涵盖了2017年至2019年的数据。
重要里程碑
NSFG的创建标志着美国在家庭和生育研究领域的重要进展。1973年的首次调查为后续研究奠定了基础，而1995年的更新引入了更广泛的社会经济和健康指标，显著提升了数据集的全面性。2006年的更新进一步整合了种族和民族多样性数据，增强了其在社会科学研究中的应用价值。最近一次2019年的更新，不仅延续了以往的数据收集方法，还引入了新的技术手段，确保数据的准确性和时效性。
当前发展情况
当前，NSFG数据集已成为家庭和生育研究领域的核心资源，广泛应用于公共卫生、社会学和人口学等多个学科。其数据不仅为政策制定者提供了关键的参考依据，还促进了跨学科的研究合作。随着数据分析技术的不断进步，NSFG数据集的应用范围和深度也在持续扩展，为理解当代家庭结构和生育行为提供了宝贵的数据支持。
发展历程
- 美国国家卫生统计中心（NCHS）首次启动家庭增长调查（FGS），旨在收集有关家庭结构和生育行为的数据。
- FGS正式更名为国家家庭增长调查（NSFG），并开始定期进行，每五年进行一次，以提供更全面的家庭和生育数据。
- NSFG首次引入计算机辅助个人访谈（CAPI）技术，提高了数据收集的效率和准确性。
- NSFG开始收集有关性行为、避孕措施和性健康的新数据，以反映社会变化和健康需求。
- NSFG引入网络调查方法，允许受访者通过互联网完成部分问卷，进一步扩大了数据收集的范围和多样性。
- NSFG发布第六轮调查数据，涵盖了更多关于青少年生育、同性关系和生殖健康的详细信息。
- NSFG进行第七轮调查，继续收集和更新有关家庭结构、生育行为和性健康的数据，以支持公共卫生政策和研究。
常用场景
经典使用场景
在人口统计学和公共卫生领域，NSFG（National Survey of Family Growth）数据集被广泛用于研究家庭结构、生育行为、性健康和生殖健康等关键议题。通过分析该数据集，研究者能够深入了解美国人口的生育模式、避孕措施的使用情况以及青少年性行为等重要社会现象。
解决学术问题
NSFG数据集解决了许多关于人口动态和公共卫生领域的学术研究问题。例如，它为研究者提供了关于生育率变化、避孕方法的有效性以及性传播疾病的预防策略等方面的宝贵数据。这些研究不仅有助于学术界对人口和健康问题的深入理解，还为政策制定者提供了科学依据。
衍生相关工作
基于NSFG数据集，许多经典研究工作得以开展。例如，研究者利用该数据集分析了不同社会经济背景下的生育行为差异，揭示了社会经济因素对生育决策的影响。此外，NSFG数据集还催生了关于性教育和避孕措施有效性的多篇重要论文，推动了公共卫生领域的理论和实践发展。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
CatMeows
该数据集包含440个声音样本，由21只属于两个品种（缅因州库恩猫和欧洲短毛猫）的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定，包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外，还有一个额外的zip文件，包含被排除的录音（非喵声）和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录