English Longitudinal Study of Ageing：第0-11波，1998-2024
English Longitudinal Study of Ageing（ELSA）是一项针对老年人老龄化与生活质量的纵向调查，探讨人们规划退休、进入退休以及退休之后，健康与功能、社会网络与参与、经济地位之间的动态关系
基本信息
资源简介
English Longitudinal Study of Ageing：第0-11波，1998-2024
English Longitudinal Study of Ageing: Waves 0-11, 1998-2024（简称 ELSA）是一项针对老年人老龄化与生活质量的纵向调查，旨在探讨人们规划退休、进入退休以及退休之后，健康与功能、社会网络与参与、经济地位之间的动态关系。该数据集覆盖 1998 年至 2024 年共 12 个波次（Waves 0-11），由 UK Data Service 发布，发布时间为 2025 年。ELSA 的主要目标包括：构建可访问且文档完善的 panel 数据波次；以便捷及时的方式向科学与政策研究界提供数据；描述 50 岁及以上英格兰代表性人群的健康轨迹、残疾状况与健康预期寿命；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；描述退休时点及退休后的劳动力市场活动；并理解相关因素之间的动态关系。
【数据集背景】
ELSA 是一项关于老龄化与生活质量的纵向调查，聚焦老年人群。其核心关切在于健康与功能、社会网络与参与、经济地位三者之间随退休进程而变化的动态关系。调查对象为英格兰 50 岁及以上人群的代表性样本。该数据集由 UK Data Service 发布，发布时间为 2025 年，覆盖 1998 年至 2024 年的多个波次。
【数据内容】
该数据集为纵向 panel 数据，包含 Waves 0-11，时间跨度为 1998 年至 2024 年。数据内容围绕老龄化与生活质量展开，涉及健康与功能、社会网络与参与、经济地位等主题，并覆盖人们规划退休、进入退休以及退休之后各阶段的动态关系。数据波次经过构建，具备可访问性与文档化特征。源站未提供更细粒度的变量清单或样本量信息。
【采集与来源】
数据来源站为 doi.org，发布机构为 UK Data Service。作者包括 Banks, J.、Batty, G. David、Breedvelt, J.、Coughlin, K.、Crawford, R.、Institute For Fiscal Studies (IFS)、Marmot, M.、Nazroo, J.、Oldfield, Z.、Steel, N.、Steptoe, A.、Wood 等。源站未提供具体的采集方法、抽样流程或调查执行方式的进一步说明。
【适用场景】
该数据集适用于老龄化、健康与功能、社会网络与参与、经济地位、退休时点及退休后劳动力市场活动等主题的研究。其目标用户为科学与政策研究界，可用于描述 50 岁及以上英格兰代表性人群的健康轨迹、残疾与健康预期寿命，考察经济地位与健康的关系，研究老年经济地位的决定因素，以及理解退休前后相关因素的动态关系。源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。该数据集以可访问且文档完善的 panel 数据波次形式提供，并强调以便捷及时的方式向研究界供给数据。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量与限制的具体说明。该数据集为纵向 panel 数据，覆盖 1998 年至 2024 年，样本为英格兰 50 岁及以上代表性人群，其目标之一是描述该人群的健康轨迹、残疾与健康预期寿命。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款的具体信息。作者信息包括 Banks, J.、Batty, G. David、Breedvelt, J.、Coughlin, K.、Crawford, R.、Institute For Fiscal Studies (IFS)、Marmot, M.、Nazroo, J.、Oldfield, Z.、Steel, N.、Steptoe, A.、Wood 等，发布机构为 UK Data Service，发布时间为 2025 年。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5255/ukda-sn-5050-32
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的主要目标包括：
- 构建可获取且记录详尽的波次面板数据；
- 及时便捷地向科研与政策研究界提供这些数据；
- 描述50岁及以上英格兰代表性样本的健康轨迹、残疾状况及健康预期寿命；
- 考察经济状况与健康之间的关系；
- 探究老年人经济状况的决定因素；
- 描述退休时间及退休后劳动力市场活动；
- 理解社会支持、家庭结构与资产转移之间的关系。
更多信息可在 <a href=“https://www.elsa-project.ac.uk/”>ELSA 项目</a>网站或 <a href=“https://natcen.ac.uk/participant-contents/elsa-50-health-and-life”>Natcen Social Research: ELSA</a> 网页上找到。
第11波数据已存入 - 2025年5月
对于第45版（2025年5月），ELSA第11波核心和养老金网格数据及文档已存入。用户应注意，此数据集版本不包含调查权重。包含调查权重以及IFS和财务衍生数据集的版本将在适当时候存入。在此期间，有关数据收集或ELSA此波次期间收集的数据的更多信息，可在第11波技术报告或用户指南中找到。
使用ELSA进行健康状况研究 - 2021年6月
ELSA数据团队发现了一些历史数据在测量健康共病方面的问题
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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