Chapter 3 数据整理转换

完成数据导入后，我们就进入了数据整理模块！

目前风暴统计平台可以实现的功能有4个，分别是:

3.1 定量数据转分类数据

风暴统计平台提供了3个定量数据转分类数据的方法：自定义分组、按照四分位数分组、按照中位数分组。

自行设定界值，例如说这里我想把BMI按照评价标准按照18.5，24，28的界值分为4组。

输入分组临界值，中间使用英文逗号隔开！最后点击”开始分组”。

左侧数据预览框中就会出现新的一列了！这里需要说明的是，平台的分组方式是左闭右开，在这里BMI分组是(-∞，18.5)，[18.5，24)，[24，28)，(28，+∞)。

如果选择四分位数分组或中位数分组，就不用再输入分组临界值了，平台会自动进行分组。

不同拆分方式产生的变量名也是不同的，自定义后缀为custom，四分位数后缀为quantile，中位数就是median。如果同时使用不同的方法进行拆分，后续分析时也可以区分开，不会混淆。

衍生新变量其实也是计算新变量，常见的加+减-乘*除/、幂指数^、平方根sqrt()

注意：涉及到括号也均为英文模式下的括号()，譬如说下方的运算用到了加减乘除、开方与平方，最终结果应该是age原本的数值。

平台的运行也完全没有问题。

这里主要有2个功能：分类变量设置对照组、分类变量值标签设置

分类变量设置对照组，首先需要在下方图片红色选框中选入分类变量、之后绿色选框中才会出现对应的变量，不然设置对照组时无法选入变量哦!

以我们生成的四分位数BMI变量为例，通常BMI<18.5为过低，18.5-24正常，24-28为过高，≥28为肥胖，因此在有些分析中，需要以第2组BMI正常人群做对照，这里只需要拖动对照组滑块到第一位即可设为对照组！拖动完成后，记得点击确认键！

设置值标签，这里值标签[2]指BMI赋值为2，可以在框内修改为中文。

修改后，在后面的差异性分析或者回归分析时，分类变量就不再显示数值了，而是直接显示值标签！

首先是分析变量的选择，默认情况下是全选，例如这里我取消勾选id、BMI原变量及其他分析用不到的变量，那么后续分析时，这些变量将不再显示，而是被剔除数据集了。这一步简化了数据集，方便之后的分析。

其次是选择分析集，这里适用于需要进行亚组分析、剔除缺失值或其他分析操作。

譬如说我们想要通过不同性别亚组来研究暴露与结局的关系，这里我们可以只勾选男性或女性，那么后续的分析仅在不同性别人群中开展。

再譬如说，面对缺失数据时，可以采取直接删除处理（一般统计分析不太建议这样暴力处理），那么这一步也可以直接取消勾选缺失数据，后续只分析完整变量的数据集。

最后完成全部的数据整理转换处理后，可以直接保存新的数据集进入下一步分析，也支持导出xlsx、csv、rds格式。