Predicting Stress in Bangladeshi University Students: A LIME-Interpretable Machine Learning Approach

This dataset was collected as part of the study:
Predicting Stress in Bangladeshi University Students: A LIME-Interpretable Machine Learning Approach (https://www.researchgate.net/publication/383053109_Predicting_Stress_in_Bangladeshi_University_Students_A_LIME-Interpretable_Machine_Learning_Approach)

Description
The dataset contains responses from 571 students from various public, private, and national universities in Bangladesh, collected between September 2022 and January 2023 via an online survey (Google Form).

It is designed to predict and analyze stress levels among university students using:

DASS-21 (Bangla Version) – for stress level assessment

Ten-Item Personality Inventory (TIPI) – for personality traits

Additional demographic and lifestyle factors

Structure

Demographics – Academic year, age, CGPA, university type, etc.

Stress Factors – Living arrangements, academic satisfaction, financial difficulties, exposure to violence, bullying, relationship issues, social media use, etc.

DASS-21 Items – 7 questions (Q1A–Q7A)

TIPI Items – 10 questions (TIPI1–TIPI10)

Target Variable – Stress level:

Normal (0–18)

Moderate (19–25)

Severe (26+)

Potential Uses

Stress level classification

Personality–stress correlation analysis

Feature importance analysis with XAI (LIME, SHAP)

Academic performance impact analysis

Citation
If you use this dataset, please cite:
Hosen, M.H., Islam, M.T., Ashraf, K., & Haque, P. (2024). Predicting Stress in Bangladeshi University Students: A LIME-Interpretable Machine Learning Approach. ResearchGate. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.32712.62727

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本数据集为以下研究的配套采集数据：《孟加拉国大学生压力预测：基于局部可解释模型无关解释（Local Interpretable Model-agnostic Explanations，LIME）的可解释机器学习方法》（https://www.researchgate.net/publication/383053109_Predicting_Stress_in_Bangladeshi_University_Students_A_LIME-Interpretable_Machine_Learning_Approach）

### 数据集描述
本数据集包含2022年9月至2023年1月期间，通过在线问卷（Google Form，谷歌表单）采集的来自孟加拉国各类公立、私立及国立大学的571名学生的调研数据。

本数据集旨在通过以下工具与维度预测并分析大学生的压力水平：
- 抑郁焦虑压力量表21项版（DASS-21，孟加拉语版本）：用于压力水平评估
- 十项人格量表（Ten-Item Personality Inventory，TIPI）：用于人格特质测评
- 额外的人口统计学与生活方式相关因素

### 数据集结构
- 人口统计学信息：包括就读学年、年龄、平均学分绩点（Cumulative Grade Point Average，CGPA）、大学类型等
- 压力相关因素：包括居住安排、学业满意度、经济困境、暴力接触、校园霸凌、人际关系问题、社交媒体使用情况等
- DASS-21量表条目：共7个问题（Q1A–Q7A）
- 十项人格量表（TIPI）条目：共10个问题（TIPI1–TIPI10）
- 目标变量：压力水平，分为三个等级：正常（0–18分）、中等（19–25分）、重度（26分及以上）

### 潜在应用场景
- 压力水平分类任务
- 人格与压力的相关性分析
- 结合可解释人工智能（Explainable Artificial Intelligence，XAI）的特征重要性分析（支持LIME、SHAP方法）
- 学业表现影响分析

### 引用说明
若使用本数据集，请引用以下文献：
Hosen, M.H.、Islam, M.T.、Ashraf, K. 与 Haque, P.（2024）。《孟加拉国大学生压力预测：基于LIME的可解释机器学习方法》。ResearchGate。https://doi.org/10.13140/RG.2.2.32712.62727