2011年1月当前人口调查:烟草使用补充调查(TUS)2010-2011波次档案版
该数据集来自美国当前人口调查(CPS)2011年1月附加的烟草使用补充调查(TUS)2010-2011波次档案版,包含基础CPS问卷与TUS问卷两部分

基本信息
资源简介
2011年1月当前人口调查:烟草使用补充调查(TUS)2010-2011波次档案版
Current Population Survey, January 2011: Tobacco Use Supplement (TUS), 2010-2011 Wave
该数据集来自美国当前人口调查(CPS)2011年1月附加的烟草使用补充调查(TUS)2010-2011波次档案版,包含基础CPS问卷与TUS问卷两部分。TUS 2010-2011波次由2010年5月、2010年8月、2011年1月及2010年5月至2011年5月四个采集组成。CPS提供官方就业与失业统计,并定期加入健康、教育及既往工作经历问题。TUS面向代理与自答受访者,所有完成CPS核心项目的18岁及以上家庭成员均符合条件,询问吸烟状况及其他烟草制品使用情况。数据可用于分析烟草使用与人口、就业、收入等关系(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据收集由两组调查问卷的答复组成:基础当前人口调查(CPS)和烟草使用补充调查(TUS)。TUS 2010-2011波次包含四次采集:2010年5月、2010年8月、2011年1月以及2010年5月至2011年5月。当前人口调查每月实施,是政府官方就业与失业统计的来源。该调查不时加入健康、教育及既往工作经历方面的附加问题。与其他CPS补充调查类似,烟草使用补充调查同时面向代理受访者和自答受访者设计。所有完成CPS核心项目的18岁及以上CPS家庭成员均符合补充调查条件。代理受访者和自答受访者均被询问其吸烟状况及其他烟草制品使用情况。仅对自答受访者,不同
【主题与分类】
主题标签:income、demographic characteristics、census data、industry、cigarillos、occupations、part-time employment、job change、working hours、smoking。本站分类:口腔疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://www.icpsr.umich.edu/web/ICPSR/studies/36416
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.3886/ICPSR36416
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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
本数据收集包含两组调查问卷的回复:基础当前人口调查(CPS)和烟草使用补充调查(TUS)。TUS 2010-2011波次包含四次收集:2010年5月、2010年8月、2011年1月以及2010年5月至2011年5月。当前人口调查每月进行一次,是政府就业与失业官方统计数据的来源。该调查不时会加入有关健康、教育及以往工作经验的其他问题。与其他CPS补充调查类似,烟草使用补充调查设计适用于代理回答者和自我回答者。所有完成CPS核心项目的18岁及以上CPS家庭成员均符合补充调查项目的资格。无论是代理回答者还是自我回答者,都被问及他们的吸烟状况及其他烟草制品的使用情况。
仅限自我回答者,根据其烟草使用状况询问了不同问题:对于曾经吸烟者和当前吸烟者,询问了所吸香烟类型、成瘾程度、戒烟尝试、戒烟方法和治疗手段、香烟费用、开始每天吸卷烟年龄及当时居住地等信息。当前吸烟者被问及医疗和牙科界是否建议其戒烟,以及未来是否计划戒烟。所有自我回答者均被问及工作场所的吸烟政策及对不同地点吸烟的态度。本数据集内的人口统计信息包括年龄、性别、种族、西班牙裔血统、婚姻状况、退伍军人身份、教育程度、家庭关系、职业和收入。所有成人记录保留了基本CPS最终权重PWSSWGT,该权重控制了年龄、种族、性别、西班牙裔血统估计值及各州估计值。请使用此基本最终权重来统计劳动力项目。本数据集还包含两个特殊补充权重。
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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