美国社会调查人口统计与收入分析数据集AmericanGeneralSocialSurveyDemographicsandIncomeAnalysis-sevdenurkoru
数据来源：互联网公开数据
标签：社会调查, 人口统计, 收入分析, 调查数据, 统计分析, 行为研究, 美国, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国综合社会调查（GSS，General Social Survey）的数据，记录了美国居民的社会经济属性、人口统计特征、工作情况、家庭结构、教育程度、政治观点和收入水平等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2022年。
地理范围：数据主要反映美国本土居民的情况。
数据维度：数据集包含多个字段，例如：year（年份）, id（个体唯一标识）, wrkstat（工作状态）, hrs1/hrs2（每周工作时长）, evwork（是否全职工作）, wrkslf（是否自雇）, occ10（职业分类）, prestg10（职业声望）, indus10（行业分类）, marital（婚姻状况）, martype（婚姻类型）, divorce（离婚次数）, widowed（丧偶状态）, spwrksta（配偶工作状态）, sphrs1/sphrs2（配偶工作时长）, spevwork（配偶是否全职工作）, cowrksta（同事工作状态）, coevwork（同事是否全职工作）, cohrs1/cohrs2（同事工作时长）, spwrkslf（配偶是否自雇）, spocc10（配偶职业分类）, sppres10（配偶职业声望）, spind10（配偶行业分类）, coocc10（同事职业分类）, coind10（同事行业分类）, pawrkslf（父亲是否自雇）, paocc10（父亲职业分类）, papres10（父亲职业声望）, paind10（父亲行业分类）, mawrkslf（母亲是否自雇）, maocc10（母亲职业分类）, mapres10（母亲职业声望）, maind10（母亲行业分类）, sibs（兄弟姐妹数量）, childs（子女数量）, age（年龄）, agekdbrn（首次生育年龄）, educ（受教育程度）, paeduc（父亲受教育程度）, maeduc（母亲受教育程度）, speduc（配偶受教育程度）, coeduc（同事受教育程度）, codeg（同事受教育程度等级）, degree（最高学历）, padeg（父亲最高学历）, madeg（母亲最高学历）, spdeg（配偶最高学历）, major1/major2（专业）, dipged（是否拥有高中同等学历）, sex（性别）, race（种族）, res16（16岁居住地）, reg16（16岁居住地区）, mobile16（16岁是否搬家）, family16（16岁家庭结构）, famdif16（16岁家庭差异）, mawrkgrw（母亲工作类别）, incom16（16岁收入）, born（出生地）, granborn（祖父母出生地）, hompop（家庭人口）, babies（婴儿数量）, preteen（学龄前儿童数量）, teens（青少年数量）, adults（成年人数量）, unrelat（非亲属人数）, earnrs（家庭收入来源）, income（家庭总收入）, rincome（相对家庭收入）, income16（16岁家庭收入）, rincom16（16岁相对家庭收入）, region（居住地区）, xnorcsiz（居住地人口规模）, srcbelt（居住地社会经济地位）, size（居住地规模）, partyid（政治派别）, vote16（2016年投票情况）, pres16（2016年总统选举投票）, if16who（2016年投票对象）等。
数据格式：CSV格式，文件名为gss2022.csv，方便进行统计分析和建模。
来源信息：数据来源于美国综合社会调查项目，该项目对美国居民进行年度抽样调查。
该数据集适合用于人口统计学、社会学、经济学、政治学等领域的研究，以及社会行为、收入分配、教育水平等主题的数据分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于社会学、经济学、政治学等领域的学术研究，例如分析不同社会群体的收入差距、教育程度与政治倾向的关系、家庭结构对社会经济地位的影响等。
行业应用：可以为市场调研、公共政策制定、社会福利评估等提供数据支持，例如分析不同人群的消费习惯、评估社会保障政策的有效性、预测选举结果等。
决策支持：支持政府部门、非营利组织等机构进行决策，例如制定社会保障政策、优化教育资源配置、改善社区服务等。
教育和培训：作为社会学、统计学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解美国社会结构和居民生活。
此数据集特别适合用于探索美国社会各方面的关联性，例如收入、教育、职业、家庭结构、政治观点等，并进行深入的数据分析和建模，以支持社会科学研究和政策制定。
