中国健康与养老追踪调查 数据论坛
CHARLS FORUM for DATA USERS

You can find the program from https://github.com/charls-data/lunar2solar

出于保护受访者隐私的需要，在找到合适的使用方式之前，CHARLS暂不提供市以下的地址识别

As noted in the user's guide

we plan to release when ready, and they are expected to be done in early 2021, hopefully.

Wave 4 (2018) 没有做体检以及血检

CHARLS Wave 4 (2018) National Followup Survey Data has been Released on Sep. 23 of 2020. You can log on our website to download the data at http://charls.pku.edu.cn/pages/data/2018-charls-wave4/en CHARLS 第四期（2018）全国追访数据于2020年9月23日正式公开发布，您可以登录我们的网站注册下载数据，链接为： http://charls.pku.edu.cn/pages/data/2018-...

.e .E表示根据逻辑跳转不需要回答

配偶可以小于45岁

.e 表示不需要回答，逻辑跳转掉了，.d表示不知道，don't know

省市名称在psu.dta中

请仔细阅读基线用户手册和后续的发布说明

此类文字信息待我们编码后再发布

未来会发布

这部分数据暂未发布

请仔细阅读发布说明，所有样本不管是否应答我们都会追踪，no change针对的是最近的一次应答，如果11年应答了，13年没有，那就是相对于11年no change, 如果13年应答了，就是相对于13年

上次调查指受访者接受的最近一次调查，这些可以通过之前的wave确定，无需ZIWTime变量

家庭模块会在下一次release的时候发布，时间大概在八九月份

项目组的老师好！ 关于数据有以下两个问题： （1）2013年比2011年多了一些样本，在使用手册中提到了refresh sample。想请问多出的部分是wave1没访问到后来wave2访到了，以及refresh的？怎么refresh的？能否保证样本的全国代表性？ （2）权重有cross-section和longitudinal两种，cross-section的权重有几百例是missing的，想问是什么情况？ 谢谢！ refresh sample 2011年用户手册有说明，是指在2011年不满45岁，但是到了2013年达到45岁的样本，这些样本在11年做了记录，但是没有访问，13年的cross...

Stata没有官方命令可以处理公农历转换，其他软件比如Excel或者前面用户提到的SAS有这一功能。项目组自己写了一个Stata命令，在附件中，将其解压到Stata的personal ado 文件夹后可以通过help lunar2solar 看到具体的用法 lunar2solar varname [if] [in] [, options] 该命令只能转换19000101 to 20401128的农历日期为公历，注意闰月的问题。 请问下怎么区分是否是闰月，还有在问卷中有关于年龄的问题比如DA081用的年龄是根据什么计算的，是出生日期转换成阳历计算的吗？ 闰月的问题请参照help file，你只...

从访问日往前的一年

关于权重和抽样方法，请参考charls基线用户手册

The 2015 national followup survey data of CHARLS has been publicly released on May 31 of 2017. You can log on our website to download the data at http://charls.pku.edu.cn/en/page/data/2015-charls-wave4 CHARLS 2015年全国追访数据已于2017年5月31日正式公开发布，您可以登录我们的网站注册下载数据，链接为： http://charls.pku.edu.cn/zh-CN/page/dat...

CHARLS数据是全国代表性的，加权后能够反映全国人口的分布，当然也包括城乡分布，农村占比高是因为总体中农村户籍占比就很高。 老师您好，谢谢您为我解答。可是我国在2011年的城镇率就已经达到了51.27%，也就是说，城镇人口数量已经超过了农村人口数量，就算没有大量超过，但是CHARLS的样本里面有77%是农村人口，农村人口数量远远超过城镇人口数量，所以感觉跟整体情况不是很符合。 两个问题你没有搞清楚，第一，你这里引用的总体城镇率是指居住地，而CHARLS的77%是指户口，你需要用同样的定义来对比，基于居住地来看，CHARLS中大概百分之四十多的人居住在城市。第二，CHARLS代表的是45岁及...

CHARLS数据是全国代表性的，加权后能够反映全国人口的分布，当然也包括城乡分布，农村占比高是因为总体中农村户籍占比就很高。

请仔细阅读问卷，db023和db024的问题内容在11年和13年是一样的，分别是一个月多少天，一天多少小时

在之前wave中出现的孩子，直接到对应wave中找对应的孩子，孩子的ID在不同wave间是一样的，release note有说明。

The individual in family module is familyR, and the individual in household income module is financialR. MainR and Spouse identifier can be found from Weight.dta. Thank you, but this does not answer my question. Which variable specifically identifies who familyR and financialR are? As I stated befo...

预调查和全国调查的样本没有关系

问卷中有跳转，请仔细阅读。

关于数据缺失的问题，要指出具体的变量，同时请注意问卷中的逻辑跳转，问卷中的许多问题不是所有人都要回答的。