智利1910-2000年标准化身高长期性别差距复现数据
数据为 1,176 条按性别和年龄分组的样本平均身高,取自 47 项智利人体测量研究,覆盖 1910 至 2000 年出生队列

基本信息
资源简介
智利1910-2000年标准化身高长期性别差距复现数据
Replication Data for: Long-term gender gaps in standardized stature in a less developed country: Chile, 1910-2000
该数据集包含复现论文《Gender gaps in height-for-age and the pitfall of pubertal timing in Chile, 1910-2000》中表格与图形所需的数据和 Stata 代码。数据为 1,176 条按性别和年龄分组的样本平均身高,取自 47 项智利人体测量研究,覆盖 1910 至 2000 年出生队列。每条观测记录包括某研究报告中特定性别和年龄儿童组的平均身高、对应儿童人数、测量年份、地点及社会经济阶层(若来源提供),身高以针对 CDC-2000 和 WHO-2007 生长参考的年龄别身高 z 分数表示。该数据集扩展了 Núñez 和 Pérez-Núñez(2015, 2。
【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):该数据集包含复现《Gender gaps in height-for-age and the pitfall of pubertal timing in Chile, 1910-2000》一文中表格和图形所需的数据和 Stata 代码。数据为 1,176 条按性别和年龄分组的样本平均身高,取自 47 项智利人体测量研究,覆盖 1910 至 2000 年出生队列。每条观测记录是某研究报告的特定性别和年龄儿童组的平均身高,以及该平均值对应的儿童人数、测量年份、地点和来源报告的社会经济阶层(若有)。身高以针对 CDC-2000 和 WHO-2007 生长参考的年龄别身高 z 分数表示。该数据集扩展了 Núñez 和 Pérez-Núñez(2015, 2021)汇编的智利身高研究数据库。每个基础来源均为已发表或档案研究,所有 47 项均列于
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Social Sciences、anthropometry、height-for-age、stature、child growth、gender gaps、pubertal timing、economic history、Chile。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/LOIJFA
下载信息
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源站:https://doi.org/10.7910/DVN/LOIJFA
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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:
数据集大小约 173.4 KB。
数据说明
本数据集包含重现《1910-2000年智利年龄别身高的性别差距及青春期发育时机的隐患》一文中表格与图形的数据及Stata代码。数据为1,176个按性别和年龄划分的身高样本均值,取自47项智利人体测量研究,覆盖1910年至2000年的出生队列。每个观测值代表某一特定研究中报告的特定性别和年龄组儿童的平均身高,并附有该均值对应的儿童人数、测量年份、地点以及来源报告的社会经济阶层(若有报告)。身高以相对于CDC-2000和WHO-2007生长参照标准的年龄别身高z评分表示。该数据集扩展了Núñez和Pérez-Núñez(2015,2021)汇编的智利身高研究数据库。所有基础来源均为已发表或存档的研究,全部47项研究列于配套文章的附录中。本数据集不含任何个体层面或可识别身份的记录。
文件:analysis.dta,即估计样本;Paper_clean.do,即生成文章中表格和图表的代码;以及README.txt,其中记录了变量及代码运行的顺序。
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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