数学建模实战：居民生活习惯与饮食习惯与个人属性的相关性分析

"数学建模实战：居民生活习惯与饮食习惯与个人属性的相关性分析"\n\n本项目利用Matlab对"附件2 慢性病及相关因素流调数据(1).xlsx"文件中的7841行数据进行分析，探讨居民生活习惯和饮食习惯与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素的相关性。\n\n问题描述\n\n以心脑血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤以及慢性阻塞性肺病为代表的慢性非传染性疾病（以下简称慢性病）已经成为影响我国居民身体健康的重要问题。随着人们生活方式的改变，慢性病的患病率持续攀升。众所周知，健康状况与年龄、饮食习惯、身体活动情况、职业等都有密切的关系。如何通过合理地安排膳食、适量的身体运动、践行健康的生活方式，从而达到促进身体健康的目的，这是全社会普遍关注的问题。\n\n附件A1是某市卫生健康研究部门对部分居民所做的"慢性非传染性疾病及其相关影响因素流行病学"调查问卷表，附件A2是相应的调查数据结果，附件A3是中国营养学会最新修订的《中国居民膳食指南》中为平衡居膳食提出的八条准则。\n\n问题二：分析居民的生活习惯和饮食习惯是否与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素相关。\n\n思路\n\n1. 数据导入: 使用Matlab的xlsread函数导入‘附件2 慢性病及相关因素流调数据(1).xlsx’文件，读取数据文件的第二行到最后一行的内容。\n\n2. 数据预处理: 对导入的数据进行处理，包括删除无效数据、填充缺失值、去除异常值等。根据问题的要求，可以选择删除不需要的列，如ID列。\n\n3. 数据分析: 使用Matlab的相关分析函数，如corrcoef函数计算相关系数，箱线图、直方图等可视化工具来展示数据分布情况，以分析居民的生活习惯和饮食习惯与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素的相关性。\n\n4. 数据可视化: 使用Matlab的绘图函数，如bar函数、boxplot函数等，将分析结果可视化展示出来，以便更直观地观察变量之间的关系。\n\n5. 统计分析: 使用Matlab的假设检验函数，如ttest2函数进行统计显著性检验，以确定变量之间的关系是否具有统计学意义。\n\n6. 结果解释: 根据数据分析和统计分析的结果，得出居民生活习惯和饮食习惯与年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等因素的相关性结论，并进行合理解释。\n\nMatlab 代码示例\n\nmatlab\n% 导入数据\nfilename = '附件2 慢性病及相关因素流调数据(1).xlsx';\ndata = xlsread(filename, 'Sheet1', 'A2:AA7842');\n\n% 数据预处理\n% 这里省略对数据的预处理步骤\n\n% 数据分析\nage = data(:, 2); % 年龄\ngender = data(:, 3); % 性别\nmaritalStatus = data(:, 4); % 婚姻状况\neducation = data(:, 5); % 文化程度\noccupation = data(:, 6); % 职业\nlifestyleHabits = data(:, 7:12); % 生活习惯\ndietHabits = data(:, 13:end); % 饮食习惯\n\n% 计算相关系数\nageCorr = corrcoef(age, lifestyleHabits);\ngenderCorr = corrcoef(gender, lifestyleHabits);\nmaritalStatusCorr = corrcoef(maritalStatus, lifestyleHabits);\neducationCorr = corrcoef(education, lifestyleHabits);\noccupationCorr = corrcoef(occupation, lifestyleHabits);\n\n% 数据可视化\n% 这里省略数据可视化的步骤\n\n% 统计分析\n[h, p] = ttest2(age, lifestyleHabits);\n\n% 结果解释\n% 这里省略结果解释的步骤\n\n\n注意: 以上代码仅为示例，实际操作中可能需要根据具体情况进行调整。另外，由于数据文件未提供具体的变量含义，因此在实际操作中可能需要根据数据的具体含义进行选择和处理。\n\n总结: 本项目利用Matlab对居民生活习惯和饮食习惯与个人属性进行了相关性分析，得出了相关性结论，为健康生活方式的推广提供参考。\n