英国老龄化纵向研究：第8-10轮，2016-2023年，原始数据：特别许可访问
English Longitudinal Study of Ageing (ELSA) 研究是一项针对老年人老龄化与生活质量的纵向调查，探讨人们规划、进入和度过退休生活过程中，健康与功能、社会网络与参与以及经济地位之间的动态关系
基本信息
资源简介
英国老龄化纵向研究：第8-10轮，2016-2023年，原始数据：特别许可访问
English Longitudinal Study of Ageing: Waves 8-10, 2016-2023, Primary Data: Special Licence Access 是由 NatCen Social Research 完成、经 UK Data Service 机构发布的一项纵向调查数据集，发布时间为 2024 年。该数据集聚焦于老龄化与生活质量，覆盖 2016 年至 2023 年期间的第 8 至第 10 波调查，属于特殊许可访问的主数据。其内容围绕老年人规划、进入和度过退休生活过程中，健康与功能、社会网络与参与以及经济地位之间的动态关系展开，本站将其归类于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病领域，来源站为 doi.org。
【数据集背景】
English Longitudinal Study of Ageing（ELSA）是一项针对老龄化与生活质量的纵向调查，研究对象为老年人群体。该研究旨在探索人们在规划退休、进入退休以及退休后生活中，健康与功能、社会网络与参与、经济地位之间的动态关系。ELSA 的主要目标包括：构建可访问且文档完善的波次面板数据；以便捷及时的方式向科学和政策研究界提供这些数据；在具有代表性的 50 岁及以上英格兰人口样本中描述健康轨迹、残疾和健康预期寿命；考察经济地位与健康之间的关系；研究老年经济地位的决定因素；描述退休时间及退休后劳动力市场活动；以及理解相关关系。该数据集即为该研究第 8 至第 10 波（2016-2023 年）的主数据，采用特殊许可访问方式。
【数据内容】
该数据集为 ELSA 研究 Waves 8-10 的主数据，时间跨度为 2016 年至 2023 年。作为纵向调查数据，其内容涉及老龄化与生活质量的多个维度，包括健康与功能、社会网络与参与、经济地位，以及退休规划、退休进入和退休后生活过程中的动态关系。数据集所属分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病。源站未提供更细粒度的变量列表或具体测量指标。
【采集与来源】
该数据集由 NatCen Social Research 完成，机构为 UK Data Service，发布时间为 2024 年，来源站为 doi.org。ELSA 研究本身是一项针对老年人的纵向调查，其数据以波次形式构建，旨在向科学和政策研究界提供可访问且文档完善的面板数据。该数据集为特殊许可访问的主数据，覆盖第 8 至第 10 波。源站未提供具体的采样方法、数据收集方式或访问许可的具体条款细节。
【适用场景】
该数据集适用于老龄化、退休、健康与功能、社会网络与参与、经济地位等主题的研究，尤其适合需要利用纵向面板数据考察老年人健康轨迹、残疾与健康预期寿命、经济地位与健康关系、退休时间及退休后劳动力市场活动的科学研究和政策分析。由于其被归类于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病，也可能服务于该领域与老龄化相关的分析。源站未提供具体的适用场景列表或推荐用途。
【使用方法】
该数据集为特殊许可访问的主数据，覆盖 ELSA 第 8 至第 10 波。源站未提供具体的使用方法、访问流程、数据格式或分析工具说明。
【质量与限制】
该数据集为 ELSA 研究的第 8 至第 10 波主数据，采用特殊许可访问。源站未提供关于数据质量、样本代表性、缺失情况或使用限制的具体说明。
【引用与许可】
该数据集作者为 NatCen Social Research，机构为 UK Data Service，发布时间为 2024 年，来源站为 doi.org。数据集英文名称为 English Longitudinal Study of Ageing: Waves 8-10, 2016-2023, Primary Data: Special Licence Access。源站未提供具体的引用格式或许可条款细节。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5255/ukda-sn-8346-5
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
英国老龄化纵向研究（ELSA）是一项针对老年人老龄化及生活质量的纵向调查，旨在探索人们在规划退休、步入退休及退休后阶段中，健康与功能、社交网络与参与度以及经济状况之间的动态关系。
ELSA的主要目标是：</div> <ul> <li>构建可访问且记录详尽的追踪调查面板数据；</li> <li>以便捷及时的方式向科学和政策研究界提供这些数据；</li> <li>描述50岁及以上英格兰代表性人群的健康轨迹、残疾状况和健康预期寿命；</li> <li>考察经济状况与健康之间的关系；</li> <li>研究老年阶段经济状况的决定因素；</li> <li>描述退休时间及退休后劳动力市场活动；以及</li> <li>理解社会支持、家庭结构与资产转移之间的关系。</li> </ul> <p>更多信息可在 <a href=“https://www.elsa-project.ac.uk/” style=“background-color: rgb(255, 255, 255);”>ELSA项目</a> 网站或 <a href=“https://natcen.ac.uk/participant-contents/elsa-50-health-and-life” style=“background-color: rgb(255, 255, 255);”>Natcen Social Research: ELSA</a> 网页上查阅。<br><br></p> <p><strong>利用ELSA进行的健康状况研究——2021年6月</strong></p> <p>ELSA数据团队已发现
如果您打算对以下健康状况进行任何分析，请通过elsadata@natcen.ac.uk联系NatCen的ELSA数据团队，获取有关如何进行分析的建议。受影响的状况包括：眼部疾病（青光眼；糖尿病眼病；黄斑变性；白内障），心血管疾病（高
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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