Does going to university in a different country affect your mental health? A Japanese international university surveyed its students in 2018 and published a study the following year that was approved by several ethical and regulatory boards.
The study found that international students have a higher risk of mental health difficulties than the general population. Explore the students data using PostgreSQL to determine if this is true and see if the length of stay is a contributing factor.
Here is a data description of the fields you may find helpful. The full dataset is in one table with 50 fields and, according to the survey, 268 records. Each row is a student.
| Field Name | Description |
|---|---|
| inter_dom | Types of students |
| japanese_cate | Japanese language proficiency |
| english_cate | English language proficiency |
| academic | Current academic level |
| age | Current age of student |
| stay | Current length of stay in years |
| todep | Total score of depression (PHQ-9 test) |
| tosc | Total score of social connectedness (SCS test) |
| toas | Total score of Acculturative Stress (ASISS test) |
In [13]:
-- Exploring Students Data SELECT * FROM students;
Out[13]:
| inter_dom | region | gender | academic | age | age_cate | stay | stay_cate | japanese | japanese_cate | english | english_cate | intimate | religion | suicide | dep | deptype | todep | depsev | tosc | apd | ahome | aph | afear | acs | aguilt | amiscell | toas | partner | friends | parents | relative | profess | phone | doctor | reli | alone | others | internet | partner_bi | friends_bi | parents_bi | relative_bi | professional_bi | phone_bi | doctor_bi | religion_bi | alone_bi | others_bi | internet_bi | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Inter | SEA | Male | Grad | 24.0 | 4.0 | 5.0 | Long | 3.0 | Average | 5.0 | High | Yes | No | No | No | 0.0 | Min | 34.0 | 23.0 | 9.0 | 11.0 | 8.0 | 11.0 | 2.0 | 27.0 | 91.0 | 5.0 | 5.0 | 6.0 | 3.0 | 2.0 | 1.0 | 4.0 | 1.0 | 3.0 | 4.0 | NaN | Yes | Yes | Yes | No | No | No | No | No | No | No | No | |
| 1 | Inter | SEA | Male | Grad | 28.0 | 5.0 | 1.0 | Short | 4.0 | High | 4.0 | High | No | No | No | No | 2.0 | Min | 48.0 | 8.0 | 7.0 | 5.0 | 4.0 | 3.0 | 2.0 | 10.0 | 39.0 | 7.0 | 7.0 | 7.0 | 4.0 | 4.0 | 4.0 | 4.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | NaN | Yes | Yes | Yes | No | No | No | No | No | No | No | No | |
| 2 | Inter | SEA | Male | Grad | 25.0 | 4.0 | 6.0 | Long | 4.0 | High | 4.0 | High | Yes | Yes | No | No | No | 2.0 | Min | 41.0 | 13.0 | 4.0 | 7.0 | 6.0 | 4.0 | 3.0 | 14.0 | 51.0 | 3.0 | 3.0 | 3.0 | 1.0 | 1.0 | 2.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | NaN | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No | No |
| 3 | Inter | EA | Female | Grad | 29.0 | 5.0 | 1.0 | Short | 2.0 | Low | 3.0 | Average | No | No | No | No | No | 3.0 | Min | 37.0 | 16.0 | 10.0 | 10.0 | 8.0 | 6.0 | 4.0 | 21.0 | 75.0 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 2.0 | 2.0 | 2.0 | 4.0 | 4.0 | NaN | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes | No | No | No | No | No | No |
| 4 | Inter | EA | Female | Grad | 28.0 | 5.0 | 1.0 | Short | 1.0 | Low | 3.0 | Average | Yes | No | No | No | No | 3.0 | Min | 37.0 | 15.0 | 12.0 | 5.0 | 8.0 | 7.0 | 4.0 | 31.0 | 82.0 | 5.0 | 5.0 | 5.0 | 2.0 | 5.0 | 2.0 | 5.0 | 5.0 | 4.0 | 4.0 | NaN | Yes | Yes | Yes | No | Yes | No | Yes | Yes | No | No | No |
| … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … |
| 281 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 128 | 140 | ||||||||||||||||||||||
| 282 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 137 | 131 | ||||||||||||||||||||||
| 283 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 66 | 202 | ||||||||||||||||||||||
| 284 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 61 | 207 | ||||||||||||||||||||||
| 285 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 30 | 238 |
286 rows × 50 columns
In [30]:
-- All records count by student type SELECT inter_dom, COUNT(*) FROM students WHERE stay IS NOT NULL GROUP BY inter_dom;
Out[30]:
| inter_dom | count | |
|---|---|---|
| 0 | Inter | 201 |
| 1 | Dom | 67 |
In [28]:
-- Filter the data to see how it differs between the student types SELECT stay, ROUND(AVG(todep),2) AS average_phq, ROUND(AVG(tosc),2) AS average_scs, ROUND(AVG(toas),2) AS average_AS FROM students WHERE stay IS NOT NULL AND inter_dom = 'Inter' GROUP BY stay ORDER BY stay DESC;
Out[28]:
| stay | average_phq | average_scs | average_as | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 10 | 13.00 | 32.00 | 50.00 |
| 1 | 8 | 10.00 | 44.00 | 65.00 |
| 2 | 7 | 4.00 | 48.00 | 45.00 |
| 3 | 6 | 6.00 | 38.00 | 58.67 |
| 4 | 5 | 0.00 | 34.00 | 91.00 |
| 5 | 4 | 8.57 | 33.93 | 87.71 |
| 6 | 3 | 9.09 | 37.13 | 78.00 |
| 7 | 2 | 8.28 | 37.08 | 77.67 |
| 8 | 1 | 7.48 | 38.11 | 72.80 |
Ram Rallabandi 
Leave a reply to BluntPathway Cancel reply