The heiscore package aims to increase the accessibility of evaluating a population’s dietary habits using the Healthy Eating Index (HEI) and enable straightforward comparisons of the diet quality of different demographic subgroups. It allows users with minimal technical experience to obtain preloaded dietary recall data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) and use it calculate HEI scores that are representative of the U.S. population using three distinct methods prescribed by the National Cancer Institute. Additionally, heiscore includes functions that visualize this multidimensional diet quality data via various graphing techniques including histograms, bar charts, and radar charts. These plots facilitate clear comparisons of dietary patterns between sub-populations in the U.S. and across several years.
heiscore’s four functions:
selectDataset() retrieves a tibble containing NHANES
dietary recall data converted to relevant food groups (the U.S.
Department of Agriculture’s Food Patterns Components) and demographic
data for the chosen years.score() calculates HEI scores for the chosen time
period and demographic subgroups.plotScore() graphs HEI score distributions for the
chosen time period and demographic subgroups.runShinyApp() launches an interactive R shiny app that
plots the distributions of raw dietary data, demographic information,
and HEI scores with options to compare years and demographic subgroups
of interest# Install the heiscore package from CRAN
install.packages("heiscore")This is a basic example which shows you how to solve a common problem:
library(heiscore)
# Retrieve NHANES dietary data converted to Food Patterns components and
# demographic data for 2017 and 2018
selectDataset(years = '1718')
#> SEQN WTDRD1 WTDR2D SEX RACE_ETH AGE FAMINC
#> 1 93703 0.000 NA Female Asian 2 >100000
#> 2 93704 81714.005 82442.869 Male White 2 >100000
#> 3 93705 7185.561 5640.391 Female Black 66 [10000, 15000)
#> 4 93706 6463.883 0.000 Male Asian 18
#> 5 93707 15333.777 22707.067 Male Other 13 [65000, 75000)
#> 6 93708 10825.545 22481.854 Female Asian 66 [25000, 35000)
#> 7 93709 0.000 NA Female Black 75 [5000, 10000)
#> 8 93710 8616.341 7185.296 Female White 0 >100000
#> 9 93711 9098.493 8229.960 Male Asian 56 >100000
#> 10 93712 60947.446 89066.416 Male Mexican American 18 [15000, 20000)
#> 11 93713 252846.565 243894.020 Male White 67 [25000, 35000)
#> 12 93714 9694.008 7807.591 Female Black 54 [35000, 45000)
#> 13 93715 7365.113 6025.261 Male Other 71 [45000, 55000)
#> 14 93716 7604.236 6703.764 Male Asian 61 >100000
#> 15 93717 105894.675 107259.312 Male White 22 [15000, 20000)
#> 16 93718 0.000 NA Male Black 45 [65000, 75000)
#> 17 93719 61579.904 128211.419 Female White 13 [75000, 100000)
#> 18 93720 16512.570 20972.268 Female Black 1 [75000, 100000)
#> 19 93721 7874.668 6710.609 Female Mexican American 60 [45000, 55000)
#> 20 93722 74963.774 60071.422 Female White 60 [25000, 35000)
#> 21 93723 138718.148 272915.991 Male White 64 [55000, 65000)
#> 22 93724 8650.874 7102.660 Female Black 5 [15000, 20000)
#> 23 93725 0.000 NA Female White 9 >100000
#> 24 93726 3238.131 2759.460 Female Mexican American 67 [20000, 25000)
#> 25 93727 42662.011 44345.755 Male Asian 70 >100000
#> 26 93728 30998.769 25488.141 Male Black 53 >100000
#> 27 93729 11898.856 9783.605 Male Black 42 [10000, 15000)
#> 28 93730 0.000 NA Male Other Hispanic 57 Refused
#> 29 93731 58105.205 82531.230 Male Mexican American 20 >100000
#> 30 93732 18851.614 18184.134 Male White 72 [10000, 15000)
#> 31 93733 38169.824 49306.416 Female White 11 [55000, 65000)
#> 32 93735 11197.817 9995.584 Male Other Hispanic 52 [5000, 10000)
#> 33 93736 15750.630 14206.842 Male Mexican American 11 >20000
#> 34 93737 0.000 NA Male Black 8 [0, 5000)
#> 35 93738 48847.770 44624.277 Male Other Hispanic 26 >100000
#> 36 93739 21461.642 19129.566 Female Mexican American 5 [45000, 55000)
#> 37 93740 12920.884 16098.952 Male Black 72 [5000, 10000)
#> 38 93741 9041.270 19467.123 Female Asian 9 >100000
#> 39 93742 12380.614 9921.349 Male Black 72 [35000, 45000)
#> 40 93743 167227.571 161306.540 Male White 61 [45000, 55000)
#> 41 93744 37197.306 30904.231 Female White 10 [35000, 45000)
#> 42 93745 0.000 NA Male Asian 5 [15000, 20000)
#> 43 93746 21936.592 43484.428 Female Black 25 [35000, 45000)
#> 44 93747 77324.787 110687.152 Female Other Hispanic 13 [25000, 35000)
#> 45 93748 23084.338 32494.455 Male Mexican American 0 [55000, 65000)
#> 46 93749 21512.787 27893.005 Female White 1 [10000, 15000)
#> 47 93751 0.000 NA Female Mexican American 7 [0, 5000)
#> 48 93752 27697.499 22195.096 Female White 73 [45000, 55000)
#> 49 93753 22226.032 18465.810 Female White 10 [65000, 75000)
#> 50 93754 65533.384 88643.945 Male Other Hispanic 72 [10000, 15000)
#> 51 93755 33323.167 66055.785 Female Black 26 [25000, 35000)
#> 52 93756 11048.560 10225.908 Female Black 64
#> 53 93757 150442.448 145115.728 Male White 63 [35000, 45000)
#> 54 93758 39771.897 50843.421 Female White 55 [10000, 15000)
#> 55 93759 110120.303 90087.358 Male Other 60 >20000
#> 56 93760 46188.277 47618.338 Female Mexican American 54
#> 57 93761 17107.819 0.000 Male Asian 44 [25000, 35000)
#> 58 93762 24066.311 49321.746 Female Mexican American 74 [10000, 15000)
#> 59 93763 58371.564 48996.262 Male White 40 [75000, 100000)
#> 60 93764 19204.469 24900.091 Female White 1 [25000, 35000)
#> 61 93765 129511.936 0.000 Male White 19 [75000, 100000)
#> 62 93766 12755.597 11414.247 Female Other Hispanic 36 [10000, 15000)
#> 63 93767 45730.432 46909.694 Male Other Hispanic 61 [20000, 25000)
#> 64 93768 16449.490 0.000 Male White 80 [45000, 55000)
#> 65 93769 0.000 NA Male Other 6 >100000
#> 66 93770 33405.368 35159.179 Male Other Hispanic 55 [5000, 10000)
#> 67 93771 23838.162 25917.673 Male Asian 3 [55000, 65000)
#> 68 93772 14803.489 11922.787 Female Black 55 [5000, 10000)
#> 69 93773 0.000 NA Male White 69 [5000, 10000)
#> 70 93774 0.000 NA Female White 41 [75000, 100000)
#> 71 93775 28111.359 38726.384 Female Asian 47 [45000, 55000)
#> 72 93776 14149.692 11663.056 Female Black 32 [65000, 75000)
#> 73 93777 0.000 NA Female Black 72 [35000, 45000)
#> 74 93778 41258.570 41255.547 Female Black 19 >100000
#> 75 93779 15135.941 21069.748 Female Other 10 >100000
#> 76 93780 71611.422 69424.310 Female Other 46 [25000, 35000)
#> 77 93781 0.000 NA Male Other Hispanic 32 [20000, 25000)
#> 78 93782 23452.631 19331.116 Female Black 25 [75000, 100000)
#> 79 93783 63049.114 56419.009 Female Other Hispanic 21 [10000, 15000)
#> 80 93784 0.000 NA Female White 2 [15000, 20000)
#> 81 93785 82988.449 103397.715 Female White 80 [65000, 75000)
#> 82 93787 23626.914 23625.183 Female Other 13 [5000, 10000)
#> 83 93788 222090.633 276709.159 Female White 66 >100000
#> 84 93789 185980.283 156494.892 Female White 34 [75000, 100000)
#> 85 93790 8674.076 7834.636 Female Other 5 >100000
#> 86 93791 53598.902 58503.712 Male Other 20 [55000, 65000)
#> 87 93792 69264.486 73081.040 Female Other Hispanic 31 [0, 5000)
#> 88 93793 14646.015 33105.516 Male Mexican American 12 <20000
#> 89 93794 8427.084 7277.135 Female Asian 62 >100000
#> 90 93795 7662.994 7240.602 Male Black 64 [65000, 75000)
#> 91 93796 0.000 NA Male White 71 [15000, 20000)
#> 92 93797 0.000 NA Female White 52 [75000, 100000)
#> 93 93798 14792.048 11611.193 Female Black 61
#> 94 93799 29706.902 24425.928 Male Black 41 [75000, 100000)
#> 95 93800 23457.208 18797.184 Female White 80 [25000, 35000)
#> 96 93801 43161.117 38527.204 Male Other Hispanic 59 >100000
#> 97 93802 7824.027 6557.818 Female White 2 [5000, 10000)
#> 98 93803 14379.706 0.000 Male Black 12 [45000, 55000)
#> 99 93804 28550.301 28658.940 Male White 1 [20000, 25000)
#> 100 93805 70365.093 66484.648 Female White 64 [65000, 75000)
#> 101 93806 9700.345 8774.360 Male Asian 44 [45000, 55000)
#> 102 93807 14012.995 12901.275 Female Mexican American 13 >100000
#> 103 93808 25084.547 22170.459 Male White 14 >100000
#> 104 93809 7910.763 15865.416 Male Other 1 >100000
#> 105 93810 0.000 NA Male Black 13
#> 106 93811 29333.922 65305.426 Male Asian 24 [55000, 65000)
#> 107 93812 220132.397 433091.502 Male White 67 [75000, 100000)
#> 108 93813 18260.504 38397.844 Female Mexican American 42 [35000, 45000)
#> 109 93814 20340.502 16382.319 Female Black 41 >100000
#> 110 93815 7125.896 5873.606 Female Other 32 [15000, 20000)
#> 111 93816 0.000 NA Female Other Hispanic 80 [0, 5000)
#> 112 93817 10614.620 23090.427 Male Asian 55 >100000
#> 113 93818 16156.632 15185.618 Male Mexican American 14 [75000, 100000)
#> 114 93819 11876.600 0.000 Female Black 63 [25000, 35000)
#> 115 93820 16912.862 0.000 Female Black 11 [45000, 55000)
#> 116 93821 22934.160 21396.263 Female Asian 16 [35000, 45000)
#> 117 93822 22423.852 19812.071 Female Mexican American 6 [35000, 45000)
#> 118 93823 39884.654 54222.244 Female Other Hispanic 58 <20000
#> 119 93824 34936.691 30547.566 Female Other Hispanic 52
#> 120 93825 12112.633 15406.779 Male White 74 [25000, 35000)
#> 121 93827 15722.727 0.000 Female Asian 68
#> 122 93828 0.000 NA Female White 2 [25000, 35000)
#> 123 93829 34210.730 28198.609 Female Black 38 >100000
#> 124 93830 2935.982 0.000 Male Black 67 [75000, 100000)
#> 125 93831 6587.786 0.000 Male Other Hispanic 61 [25000, 35000)
#> 126 93832 21774.946 22634.339 Male Asian 63 >100000
#> 127 93833 19269.526 16343.967 Male White 6 [75000, 100000)
#> 128 93834 21459.089 42431.869 Female White 48 [5000, 10000)
#> 129 93836 28059.858 25833.730 Female Mexican American 13 [65000, 75000)
#> 130 93837 33674.269 68144.481 Female White 35 [20000, 25000)
#> 131 93838 0.000 NA Male Mexican American 5
#> 132 93839 166469.545 136872.571 Female White 50
#> 133 93840 11585.052 10479.155 Male Asian 47 >100000
#> 134 93841 228696.549 0.000 Female Other 48 >100000
#> 135 93842 4853.067 4067.779 Male Black 2 [15000, 20000)
#> 136 93843 74678.899 0.000 Female Other Hispanic 42 >100000
#> 137 93844 0.000 NA Male White 6 [0, 5000)
#> 138 93845 125080.528 105250.209 Female White 28 [75000, 100000)
#> 139 93846 43382.246 0.000 Female Black 29 [15000, 20000)
#> 140 93847 25919.664 22663.355 Female Mexican American 43 [0, 5000)
#> 141 93848 20680.590 19540.654 Male Black 62 [15000, 20000)
#> 142 93849 221196.858 181869.798 Female White 40 >100000
#> 143 93850 20288.362 0.000 Female Black 74 >100000
#> 144 93851 141156.975 175871.569 Female White 74 [75000, 100000)
#> 145 93852 11554.457 22380.125 Female Other 45 [35000, 45000)
#> 146 93853 19321.007 17246.643 Male Mexican American 50 [15000, 20000)
#> 147 93854 23154.635 23242.742 Male White 0 [75000, 100000)
#> 148 93855 52330.361 50477.498 Male White 71 [45000, 55000)
#> 149 93856 11221.389 8992.391 Male Black 66 [55000, 65000)
#> 150 93857 22238.443 18639.461 Female White 3 [45000, 55000)
#> 151 93858 6186.372 5246.342 Female Other 19 [5000, 10000)
#> 152 93859 5536.841 4437.012 Male Black 73 >100000
#> 153 93861 0.000 NA Male White 76 [55000, 65000)
#> 154 93862 12630.376 11493.133 Male Mexican American 2 [75000, 100000)
#> 155 93863 16521.457 0.000 Male Asian 50 Refused
#> 156 93864 30498.523 28078.924 Female Other Hispanic 12 [0, 5000)
#> 157 93865 11484.708 11528.410 Male White 0 >100000
#> 158 93866 75195.085 64595.565 Male White 26 Don't know
#> 159 93867 37312.390 51709.706 Female Mexican American 2 >100000
#> 160 93868 6343.469 5083.413 Male Black 68 Refused
#> 161 93869 0.000 NA Male White 80 [15000, 20000)
#> 162 93870 122537.793 121576.869 Female White 20 >100000
#> 163 93871 27918.561 0.000 Female Mexican American 55 [10000, 15000)
#> 164 93873 19956.806 18373.533 Female Mexican American 16 [10000, 15000)
#> 165 93874 23534.396 0.000 Female Mexican American 8 <20000
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#> 1325 NA NA NA NA NA
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#> 1874 0.00 1.02 1.04 0.00 0.00
#> 1875 0.00 0.90 1.00 0.00 0.00
#> 1876 1.24 0.00 1.76 0.00 1.24
#> 1877 0.00 1.18 1.73 0.00 0.00
#> 1878 1.24 0.66 1.44 1.81 1.24
#> 1879 NA NA NA NA NA
#> 1880 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#> 1881 0.10 1.82 4.53 0.00 0.10
#> 1882 NA NA NA NA NA
#> 1883 0.00 0.89 1.09 0.00 0.00
#> 1884 NA NA NA NA NA
#> 1885 0.11 1.72 1.66 0.00 0.00
#> 1886 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#> 1887 NA NA NA NA NA
#> 1888 1.06 2.09 6.12 0.00 0.00
#> 1889 0.51 0.32 0.25 0.00 0.00
#> 1890 NA 0.19 NA 0.00 NA
#> 1891 0.00 0.41 0.62 2.25 0.00
#> 1892 0.00 0.00 1.76 0.00 0.00
#> 1893 NA NA NA NA NA
#> 1894 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#> 1895 0.00 2.89 0.83 0.00 0.00
#> 1896 0.00 0.65 0.13 0.00 0.00
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#> 1900 NA 0.65 NA 0.00 NA
#> 1901 NA NA NA NA NA
#> 1902 0.00 0.92 0.90 0.52 0.00
#> 1903 0.00 0.04 1.21 0.00 0.00
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#> 1905 NA 1.35 NA 0.00 NA
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#> 1913 NA NA NA NA NA
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#> 1915 2.11 1.61 3.20 0.00 0.00
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#> 1917 NA NA NA NA NA
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#> 1921 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#> 1922 NA NA NA NA NA
#> 1923 0.00 1.18 3.82 0.00 0.00
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#> 1930 0.00 5.19 5.20 1.20 0.00
#> 1931 0.00 0.31 2.61 0.00 0.00
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#> 1937 NA NA NA NA NA
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#> 1940 NA NA NA NA NA
#> 1941 0.92 1.04 1.79 0.00 0.00
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#> 1943 NA 1.68 NA 0.00 NA
#> 1944 NA NA NA NA NA
#> 1945 0.00 2.13 1.03 0.00 0.00
#> 1946 0.08 0.70 0.00 0.00 0.08
#> 1947 0.15 1.10 0.09 0.00 0.00
#> 1948 1.04 1.31 1.29 0.79 1.04
#> 1949 0.00 0.15 1.32 0.00 0.00
#> 1950 NA 1.86 NA 0.03 NA
#> 1951 0.00 0.44 0.20 0.00 0.00
#> 1952 NA 1.82 NA 0.00 NA
#> 1953 0.00 1.04 1.08 0.00 0.00
#> 1954 0.36 0.56 0.00 0.00 0.00
#> 1955 0.00 1.48 0.56 0.00 0.00
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#> 1957 NA 0.66 NA 0.00 NA
#> 1958 0.00 1.22 2.05 1.30 0.00
#> 1959 0.00 0.26 0.27 0.00 0.00
#> 1960 0.93 3.61 1.32 0.00 0.50
#> DR1T_V_LEGUMES DR2T_V_LEGUMES DR1T_G_WHOLE DR2T_G_WHOLE DR1T_D_TOTAL
#> 1 NA NA NA NA NA
#> 2 0.00 0.00 0.00 0.72 1.73
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#> 4 0.00 NA 0.00 NA 2.03
#> 5 0.00 0.00 4.12 0.90 0.26
#> 6 0.00 0.00 0.34 0.00 0.06
#> 7 NA NA NA NA NA
#> 8 0.00 0.00 1.36 0.14 0.29
#> 9 0.40 0.39 2.52 0.00 3.86
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#> 11 0.00 0.09 0.00 0.61 0.98
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#> 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.52
#> 14 0.00 0.00 0.00 3.27 1.52
#> 15 0.00 0.00 0.00 0.00 1.97
#> 16 NA NA NA NA NA
#> 17 0.00 0.00 2.99 2.76 0.25
#> 18 0.00 0.00 0.82 2.56 0.38
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#> 22 0.00 0.00 0.00 0.00 0.64
#> 23 NA NA NA NA NA
#> 24 0.52 0.51 0.00 1.82 0.46
#> 25 1.70 1.64 5.31 2.63 2.43
#> 26 0.00 0.51 0.00 0.00 0.19
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#> 28 NA NA NA NA NA
#> 29 0.00 0.00 0.00 0.42 0.56
#> 30 0.00 0.00 0.00 0.00 0.37
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#> 34 NA NA NA NA NA
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#> 40 0.00 0.00 2.20 0.82 1.36
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#> 42 NA NA NA NA NA
#> 43 0.00 0.37 1.60 0.00 1.46
#> 44 0.00 0.00 0.50 1.00 5.15
#> 45 0.00 0.00 0.01 0.20 0.00
#> 46 NA NA NA NA NA
#> 47 NA NA NA NA NA
#> 48 0.00 0.00 0.35 1.32 0.25
#> 49 1.03 0.61 0.00 0.78 0.86
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#> 52 0.00 0.00 0.00 1.21 0.28
#> 53 0.00 0.00 0.55 0.55 0.49
#> 54 0.00 0.00 0.55 0.27 0.48
#> 55 0.00 0.00 4.10 2.61 1.65
#> 56 0.00 0.00 0.00 0.00 0.42
#> 57 0.18 NA 4.55 NA 0.95
#> 58 0.00 0.74 0.06 0.00 0.93
#> 59 0.00 0.00 0.00 5.65 3.82
#> 60 0.10 0.00 1.86 1.92 0.48
#> 61 0.00 NA 0.00 NA 0.64
#> 62 0.00 0.06 0.91 0.00 0.66
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#> 64 0.00 NA 2.23 NA 1.21
#> 65 NA NA NA NA NA
#> 66 3.17 0.00 0.00 0.00 0.75
#> 67 0.00 0.00 0.06 1.31 0.29
#> 68 0.00 0.00 0.55 1.19 0.00
#> 69 NA NA NA NA NA
#> 70 NA NA NA NA NA
#> 71 0.00 0.13 0.00 0.00 0.66
#> 72 0.56 0.00 0.55 1.00 0.88
#> 73 NA NA NA NA NA
#> 74 0.00 0.00 0.73 0.26 0.23
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#> 76 0.00 0.00 0.21 0.00 1.58
#> 77 NA NA NA NA NA
#> 78 0.00 0.00 0.00 0.00 1.38
#> 79 0.00 0.00 0.00 0.79 2.49
#> 80 NA NA NA NA NA
#> 81 0.06 0.00 0.00 0.47 1.44
#> 82 0.00 0.00 0.86 0.00 2.54
#> 83 0.00 0.00 0.00 2.48 2.51
#> 84 0.06 0.00 1.30 0.00 2.06
#> 85 0.00 0.23 0.95 2.07 0.83
#> 86 0.00 0.00 0.00 0.00 1.03
#> 87 0.00 1.03 0.00 1.04 0.00
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#> 89 0.00 0.00 1.54 0.39 0.29
#> 90 0.00 1.03 0.56 0.82 0.03
#> 91 NA NA NA NA NA
#> 92 NA NA NA NA NA
#> 93 0.00 0.00 2.05 1.37 2.32
#> 94 0.00 0.00 4.11 0.00 0.00
#> 95 0.00 0.00 0.59 0.83 0.93
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#> 97 0.00 0.00 0.00 2.13 1.23
#> 98 0.00 NA 0.00 NA 0.00
#> 99 0.00 0.00 0.97 0.28 3.67
#> 100 0.00 0.00 0.00 0.64 0.52
#> 101 0.00 0.00 0.00 0.00 0.16
#> 102 0.00 0.00 0.00 1.03 1.67
#> 103 0.00 0.00 0.91 1.48 5.54
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#> 105 NA NA NA NA NA
#> 106 0.00 0.00 0.00 0.00 0.16
#> 107 0.00 0.00 0.31 1.84 1.80
#> 108 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#> 109 0.58 0.00 0.00 0.00 0.08
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#> 111 NA NA NA NA NA
#> 112 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#> 113 0.00 0.00 0.00 0.47 0.94
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#> 122 NA NA NA NA NA
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#> 131 NA NA NA NA NA
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#> 137 NA NA NA NA NA
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#> 139 0.00 NA 0.85 NA 0.00
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#> 142 0.00 0.13 0.00 0.52 0.39
#> 143 0.35 NA 0.00 NA 2.41
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#> 149 0.00 0.00 2.60 0.00 4.52
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#> 155 0.00 NA 6.28 NA 1.23
#> 156 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
#> 157 NA NA NA NA NA
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#> 159 0.00 0.00 1.95 2.30 2.27
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#> 161 NA NA NA NA NA
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#> 163 0.00 NA 0.00 NA 0.00
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#> 165 0.40 NA 0.00 NA 0.30
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#> 175 NA NA NA NA NA
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#> 178 0.00 0.00 0.00 1.30 1.90
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#> 185 NA NA NA NA NA
#> 186 0.00 0.00 0.00 0.00 0.71
#> 187 0.00 0.00 0.00 0.00 2.49
#> 188 0.00 0.00 0.00 0.00 1.13
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#> 1950 NA 48.314 NA
#> 1951 8.09 15.178 7.054
#> 1952 NA 101.965 NA
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#> 1954 12.97 22.633 24.751
#> 1955 23.99 45.634 46.999
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#> 1957 NA 8.474 NA
#> 1958 40.29 73.376 111.121
#> 1959 24.45 85.459 42.162
#> 1960 33.67 75.766 52.802
#> [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 6744 rows ]
# Produce 2011-12 HEI scores for the Total Fruit component using the Mean Ratio
# scoring method. Only include white and black women aged 50 to 100 with a
# family income of $75,000 or more. Display the results by race/ethnicity.
score(method = "Mean Ratio",
years = "1112",
component = "Total Fruit",
demo = "Race",
sex = ("Female"),
race = c("White", "Black"),
age = c(50, 100),
income = c("[75000, 100000)", "75000+", ">100000"))
#> # A tibble: 2 × 2
#> RACE_ETH score
#> <fct> <dbl>
#> 1 Black 4.30
#> 2 White 4.18
# Create a radar plot that displays the breakdown of HEI score components by
# family income level. Use 2017-18 NHANES data and the Population Ratio Method
# for scoring.
plotScore(graph = "Radar",
method = "Pop Ratio",
years = "1718",
component = "Total Score",
demo = "income",
income = c("[0, 5000)", "[15000, 20000)", "[35000, 45000)", "[45000, 55000)",
"[55000, 65000)", "[65000, 75000)", "[75000, 100000)", ">100000"))
# Launch the interactive Shiny app
runShinyApp()