美国国家幸福感调查，2021年
美国国家幸福感调查（NWS）是针对美国18至64岁成年人开展的基于人群的调查，覆盖心理幸福感、社会关系与支持、身体健康、心理健康、健康行为、COVID-19经历与影响、社会经济指标、政治倾向及人口学特征等维度
基本信息
资源简介
美国国家幸福感调查，2021年
美国国家幸福感调查（National Wellbeing Survey, United States, 2021）是一项面向美国18至64岁成年人开展的基于人群的调查，旨在系统刻画该年龄段成年人的幸福感及相关生活状况。调查覆盖心理幸福感、社会关系与支持、身体健康、心理健康、健康行为、COVID-19经历与影响、社会经济指标、政治倾向以及人口学特征等多个维度，为理解成年人群在健康与福祉方面的分布和关联提供了综合性数据基础。该数据集由Monnat, Shannon M.、Rhubart, Danielle C.与Gutin, Iliya共同完成，经ICPSR - Interuniversity Consortium for Political and Social Research发布，发布年份为2023年，来源站为doi.org，主题标签涉及employment、health、health behavior、mental health、psychological wellbeing。
【数据集背景】
该调查以美国18至64岁成年人为目标人群，属于基于人群的调查研究，关注成年人幸福感的多维构成。其调查领域涵盖心理幸福感、社会关系与支持、身体健康、心理健康、健康行为、COVID-19经历与影响、社会经济指标、政治倾向及人口学特征，体现出将健康结果与社会、经济、行为因素结合考察的取向。数据集的发布年份为2023年，由ICPSR负责发布与存档。
【数据内容】
调查内容围绕多个特定领域展开：心理幸福感与心理健康反映受访者的心理状态；社会关系与支持刻画其社会联结状况；身体健康与健康行为描述身体状态及相关行为；COVID-19经历与影响记录疫情相关经历及其作用；社会经济指标与就业等主题标签相呼应；政治倾向与人口学特征则提供背景性分类信息。主题标签包括employment、health、health behavior、mental health、psychological wellbeing。
【采集与来源】
该数据集来源于doi.org，由ICPSR - Interuniversity Consortium for Political and Social Research发布，作者为Monnat, Shannon M.、Rhubart, Danielle C.与Gutin, Iliya，发布时间为2023年。调查对象为美国18至64岁成年人，采用基于人群的调查方式。具体的抽样设计、样本量、采集时间窗口与调查实施方式，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究美国18至64岁成年人在心理幸福感、社会关系与支持、身体健康、心理健康、健康行为、COVID-19经历与影响、社会经济指标、政治倾向及人口学特征等方面的分布与相互关系，也可用于围绕就业、健康与健康行为、心理健康、心理幸福感等主题的分析。本站分类将其归入感染性疾病 / 其他类别。具体分析用途与适用范围，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
作者为Monnat, Shannon M.、Rhubart, Danielle C.与Gutin, Iliya，发布机构为ICPSR - Interuniversity Consortium for Political and Social Research，发布年份为2023年，来源站为doi.org。引用格式与许可条款，源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.3886/icpsr38879
标准获取流程：
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- 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
全国幸福感调查（NWS）是一项基于人群的调查，旨在了解美国18至64岁成年人的幸福感状况。具体调查领域包括心理幸福感、社会关系与支持、身体健康、心理健康、健康行为、COVID-19经历与影响、社会经济指标、政治倾向以及人口统计学指标。
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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