我是护理的专硕学生，在分析我大论文的数据，共收集487份数据，大论文的题目为《绝经综合征妇女健康信息寻求行为画像构建》，我一共收集了如下指标：一般资料【年龄（变量名age；连续变量）、BMI（现为连续变量；请设置成分类变量，分类依据为：BMI＜18.5为体重过轻、18.5≤BMI＜24为正常体重、24≤BMI＜28为超重、BMI≥28为肥胖；变量名bmi）、婚姻状况（变量名 mar；分类变量:1=无配偶/伴侣 2=有配偶/伴侣）、文化程度（变量名 edu;分类变量:1=小学及以下 2=初中 3=高中、中专 4=大学、大专 5=研究生及以上）、居住地（变量名res;分类变量:1=农村 2=乡镇 3=城市）、工作类型（变量名occ;分类变量:1=病休 2=无正式工作 3=离退休 4=在职）、家庭人均月收入（变量名inc;分类变量:1=＜4000 2=4000-6999 3=7000-9999 4=10000-12999 5=≥13000）、目前STRAW+10分期（变量名men;分类变量:1=绝经过渡期 2=绝经后期）】、健康信息寻求行为量表（变量名hisb；连续变量；量表采用Likert 5级评分法进行评估，“非常不重要、不重要、一般、重要、非常重要”依次赋予1-5分，某一条得分越高表示该条目所描述的行为对患者越重要，总分越高表示健康信息寻求行为越强）【43个条目，包含4个维度，分别为健康信息搜寻行为的态度（6项）（变量名att）、信息需求（14项）（变量名need）、信息来源（15项）（变量名src）和获取健康信息的障碍（8项）（变量名bar）】、改良Kupperman指数（现为连续变量；请设置成分类变量，分类依据为：6-15分为轻度症状；16-30分为中度症状；＞30分为重度症状；变量名ki）、健康信息素养（连续变量；变量名ehil；量表采用Likert 5级评分法进行评估，分数越高，表示个人的健康信息素养水平越好）（包含4个维度：健康信息认知（变量名ehil_awa）、健康信息获取（变量名ehil_obt）、健康信息评价（变量名ehil_eva）和健康信息应用（变量名ehil_app））、疾病感知（连续变量；变量名bipq；每个条目的评分范围为0至10分，得分越高，表示个体对疾病的负性感知越强，所感受到的疾病症状越严重）（包括三个维度：认知（变量名bipq_cog）、情绪（变量名bipq_mood）以及理解能力（变量名bipq_com））、自我效能（连续变量；变量名gses；采用Likert 4级评分法进行评分，得分越高则个体自我效能越高）、社会支持（连续变量；变量名ssrs；总分越高，表示社会支持程度越高）（包含三个维度：主观支持（变量名sub）、客观支持（变量名obj）和对社会支持的利用程度（变量名uti））。 首先，请为我对以上所有资料进行描述性分析，并总结成表格、画出精美的统计图，请为我写出R语言代码