学生抑郁症数据集

关于数据集

学生抑郁症数据集：分析学生心理健康趋势和预测因素

概述
该数据集汇集了广泛的信息，旨在了解、分析和预测学生的抑郁程度。它旨在用于心理学、数据科学和教育领域的研究，深入了解导致学生心理健康问题的因素，并协助设计早期干预策略。

数据描述

• 格式： CSV（每行代表一名学生）
• 特征：
  • ID：每个学生的唯一标识符
  • 人口统计：年龄、性别、城市
  • 学术指标： CGPA、学业压力、学习满意度
  • 生活方式与健康：睡眠时间、饮食习惯、工作压力、工作满意度、工作/学习时间
  • 其他因素：职业、学位、经济压力、精神疾病家族史以及学生是否有过自杀念头
• 目标变量：
  • 抑郁状态：二进制指标（0/1 或是/否），表示学生是否患有抑郁症

关键亮点

• 多方面数据：整合人口统计、学术和生活方式因素，提供学生健康状况的全面视图。
• 道德考虑：数据收集遵守严格的道德标准，强调隐私、知情同意和匿名化。
• 研究与实际应用：非常适合开发预测模型、进行统计分析以及在教育环境中提供心理健康干预策略。

用途和潜在应用

• 学术研究：探索学业压力与心理健康趋势之间的关联。
• 数据科学项目：建立预测模型，根据各种指标识别有风险的学生。
• 政策制定：为学术机构内有针对性的心理健康支持计划的制定提供信息。