请教有下载过美国中老年调查( MIDUS)数据的朋友能否告知数据中该怎么区分不同类型的缺失数据？

个人下载了MIDUS数据中M1数据，使用的是r语言。根据文本描述，该数据的缺失值分为“拒绝回答”，“不适合本人”和“未填写问卷”，且三类数据都赋予了不同的值，但事实上，个人下载的. rda数据集用r打开后全是na值.
请问是否有朋友知道如何区分这些缺失数据或者说用什么软件的数据集包含这些赋值数据？

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引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：

根据描述，MIDUS数据集中的缺失值有三种类型: "拒绝回答"，"不适合本人"和"未填写问卷"。这些类型的缺失值在数据集中应该具有不同的数值表示。

在R语言中，可以使用is.na()函数来判断数据是否为缺失值。对于下载的MIDUS数据集中的M1数据，如果所有的值都是NA，那可能是数据读取的问题。

您可以尝试使用以下方法来确认数据是否包含了这些赋值数据：

  1. 检查数据集的摘要统计信息，看是否包含除了NA值以外的其他值。您可以使用summary()函数来获得数据的描述性统计信息。

  2. 检查数据集中特定变量的唯一值，以确定是否存在除了NA以外的其他值。您可以使用unique()函数来获取数据集中某个变量的所有唯一值。

  3. 检查数据集的文档或者相关的元数据文件，查看是否有特定的数值表示缺失值。这些文件可以提供关于数据集中缺失值表示的更详细的信息。

如果以上方法都没有找到缺失值的赋值数据，建议尝试重新下载MIDUS数据集，并确保数据下载和读取的过程没有出错。另外，也可以参考MIDUS数据集的官方文档或咨询数据提供者，以获取更详细的信息。

美国中老年调查（MIDUS）数据的缺失值分为三类：“拒绝回答”、“不适合本人”和“未填写问卷”，但下载的数据全是NA值。可以使用R语言的is.na()函数进行缺失值的检查和区分。也可以尝试使用其他包含这些赋值数据的软件或数据集。

您已经正确地指出，MIDUS数据中的缺失值被分为三类：拒绝回答、不适合本人、未填写问卷。然而，这些缺失值在下载的R数据集中全部显示为NA，这是因为R语言默认无法区分这些缺失值与真正的数据值。

要在R中正确区分这些缺失值，您需要进行一些预处理。以下是区分这些缺失值的一种可能的方法：

首先，将数据加载到R中。
R
复制
load("your_data.rda")
data <- your_data

然后，您可以创建一个新的变量，将这三类缺失值分别赋值为1、2、3。这样就可以在后续的分析中将这些缺失值与实际的数据值区分开来。
R
复制
data$missing_value <- ifelse(is.na(data$your_variable), 1:3, 0)

在这段代码中，“your_variable”应该被替换为你想要处理缺失值的具体变量名，“1:3”则表示将三类缺失值分别赋值为1、2、3。

这种方法可以在所有缺失值都被赋值为NA的情况下，仍然在R中正确地区分这三类缺失值。但是，需要注意的是，这种方法可能会增加数据的维度，特别是如果数据中有很多缺失值的话。

至于您提到的“用什么软件的数据集包含这些赋值数据”，我不太明白您的意思。在MIDUS项目中，数据集的创建和管理都是在R语言环境下进行的，所以我认为不太可能有一个单独的软件数据集包含这些赋值数据。如果您想要使用MIDUS数据集中的某些特定部分，我建议您直接在R语言环境中对原始数据进行操作。

参考结合GPT4.0、文心一言，如有帮助，恭请采纳。

问题涉及到R语言中的数据处理，特别是在处理含有缺失值的数据时的问题。首先，需要确定这些缺失值在数据集中的表示方式。在R中，缺失值通常用NA（Not Available）表示。

你提到数据集中有三种不同的缺失值：“拒绝回答”，“不适合本人”和“未填写问卷”，这在R中可能被编码为不同的NA值。为了区分这些缺失值，可以使用R的is.na()函数，该函数可以返回一个布尔向量，显示哪些元素是NA。

如果“拒绝回答”，“不适合本人”和“未填写问卷”在数据集中被编码为不同的NA值（例如，1, 2, 3），那么可以创建一个函数来检测这些不同的NA值。例如：

# 假设数据存储在名为data的数据框中  
data <- c(1, 2, 3, NA, NA, NA, 1, 2, 3)  
  
# 创建函数来检测不同的NA值  
is_na_1 <- function(x) {  
  is.na(x) & x == 1  
}  
  
is_na_2 <- function(x) {  
  is.na(x) & x == 2  
}  
  
is_na_3 <- function(x) {  
  is.na(x) & x == 3  
}  
  
# 应用函数到数据上  
data_na_1 <- is_na_1(data)  
data_na_2 <- is_na_2(data)  
data_na_3 <- is_na_3(data)

结合GPT给出回答如下请题主参考
MIDUS数据集中的缺失值可以通过查看变量标签来确定。一些变量可能会明确指定特定的缺失值代码，但其他变量可能只是表明某些值不适用于该样本或未填写，而不指定缺失值代码。在这种情况下，我们可以使用R中的“is.na”函数将这些空值标记为缺失值。

以下是在R中查找和处理MIDUS数据集中缺失值的示例：

  1. 加载MIDUS数据集：
load("MIDUS.rda")
  1. 查看数据集中的变量标签：
attr(MIDUS, "variable.labels")
  1. 查看“拒绝回答”、“不适合本人”和“未填写问卷”缺失值的代码：
attr(MIDUS$variable.name, "na.values")
  1. 将缺失值标记为NA：
MIDUS[MIDUS == -9] <- NA

请注意，上面的代码根据我的理解和假设添加了-9作为缺失值，这可能与您的数据不同。因此，您需要查看变量标签和缺失值代码，并相应地更改代码以适应您的数据。

你可以使用R中的函数（如na.omit()）或数据操作包（如dplyr或tidyr）来删除包含缺失值的行，或者使用complete.cases()函数来标识不包含缺失值的观测。

# 删除包含缺失值的行
data <- na.omit(data)

# 标识不包含缺失值的观测
complete_cases <- complete.cases(data)
data <- data[complete_cases, ]

数据分析实战(二) 基于美国人口adult数据集R语言分析实战

该回答引用ChatGPT，希望对题主有所帮助，如有帮助，还望采纳。

对于MIDUS数据中的M1数据集，缺失值是被编码成不同的值的。具体而言，“拒绝回答”被编码成“77”，“不适合本人”被编码成“88”，“未填写问卷”被编码成“99”。因此，如果你在R中载入M1数据集后发现所有的变量都是缺失值“NA”，那么很可能是因为载入过程中出现了问题。你可以尝试使用以下代码来载入M1数据集：

load("midus1.rda")

如果问题仍然存在，你可以尝试重新下载数据集，确保数据集完整且未损坏。对于MIDUS数据中的M1数据集，缺失值是被编码成不同的值的。具体而言，“拒绝回答”被编码成“77”，“不适合本人”被编码成“88”，“未填写问卷”被编码成“99”。因此，如果你在R中载入M1数据集后发现所有的变量都是缺失值“NA”，那么很可能是因为载入过程中出现了问题。你可以尝试使用以下代码来载入M1数据集：

load("midus1.rda")

如果问题仍然存在，你可以尝试重新下载数据集，确保数据集完整且未损坏。

你可以使用以下R代码检查你的数据中的缺失值：

r

加载你的数据

load("your_file.rda")

查看数据

head(your_data)

查看缺失值

is.na(your_data)

参考gpt
根据你提供的信息，个人下载的MIDUS数据集在R中打开后全是NA值，而实际上该数据集应该包含不同类型的缺失值。这可能是由于数据集的导入或处理过程中出现了问题。以下是一些可能的解决方法：

  1. 检查数据集的导入过程：确保你在导入数据集时使用了正确的函数和参数。例如，如果你使用的是readRDS()函数来导入.rda文件，确保你指定了正确的文件路径和文件名。

  2. 检查数据集的变量类型：确保你正确地识别了数据集中的变量类型。例如，如果某个变量应该是字符型而不是数值型，可能会导致缺失值被错误地解释为NA值。

  3. 检查数据集的编码方式：确保你正确地指定了数据集的编码方式。如果数据集使用了非标准的编码方式，可能会导致缺失值被错误地解释为NA值。

  4. 检查数据集的元数据：查看数据集的文档或元数据文件，了解缺失值的编码方式和赋值情况。有些数据集可能使用特定的编码方式或特殊的值来表示不同类型的缺失值。

如果以上方法都没有解决问题，建议你联系数据提供方或数据集的维护者，向他们报告你遇到的问题，并寻求他们的帮助和支持。他们可能能够提供更详细的解释和解决方案。

先把数据打印出来看看是什么样的

试试github上面的这方面代码可能会有