在开展 NHANES 数据分析时，权重的正确使用和复杂抽样设计的考虑至关重要。尤其是当研究需要多周期数据以增强样本量或进行细分人群分析时，如何合并权重、构建复杂抽样设计对象，以及进行加权统计分析，成为保证研究结果科学性和代表性的核心环节。本文将以 1999–2018 年连续 10 个周期的 NHANES 数据为例，系统展示多周期权重设置、数据合并及加权年龄分层分析的完整流程，为研究者提供可操作的实战指导。一、多周期数据的权重设置NHANES 是目前公共卫生和流行病学研究中最重要、使用最广泛的全国代表性调查数据之一。NHANES 采用复杂多阶段分层整群抽样设计，通过入户访谈与移动体检车（MEC）体检相结合的方式，周期性地收集美国居民的人口学特征、健康状况、营养摄入、生物标志物及疾病信息。由于其样本设计并非简单随机抽样，而是包含了分层、整群和过采样等复杂设计因素，因此，在分析 NHANES 数据时，必须正确使用抽样权重并结合复杂抽样设计进行统计推断，否则极易导致估计结果有偏、标准误低估，最终影响研究结论的科学性和可靠性。首先，让我们回顾一下，NHANES 权重在 R 语言中的实现流程。