连老师，我是yellowriver, 又来麻烦您了！

以下数据集含病人的家庭背景信息，血压，服药情况和是否是健康俱乐部会员等，变量有：id（10人）, gender（0/1）, birth_year，race, membership（健康俱乐部会员，0/1），bp(血压值）, 部分病人有服药（有服药drug=1,没服药drug=0）drug_date: 开始用药的时间; drug_type: IN/MET/TBE三种药

input id gender birth_year str8 race member bp drug str10 drug_date str3 drug_type
1 0 1985 Asian 1 134 1 "02/13/2006" IN
2 1 1984 White 0 125 0 . .
3 1 1963 Black 1 143 1 "01/17/2005" MET
4 0 1972 White 0 153 1 "02/15/2006" TBE
5 0 1989 Asian 1 132 1 "03/01/2007" IN
7 1 1978 Asian 1 135 0 . .
8 0 1958 White 1 142 0 . .
9 1 1968 Black 1 135 1 "04/01/2007" MET
10 1 1978 White 0 136 1 "03/21/2005" IN
end

1. 创建一个新变量服药的时长drug_time(现在日期减去drug_date开始服药的时间，但表示成“年”的形式，要不然数据值很大，缺失值的话为0年）

2. 我会在data cleaning时把字符变量都转成数值变量，比如给Asian/White/Black赋值为1,2,3, 给drug_type赋值为1,2,3.
但如何分别比较是否加入健康俱乐部(member)，是否服药(drug), 服药种类(drug_type) 这三个因素有没有带来病人血压值bp上的差异？(用什么统计方法? 能否简略code提示)

3. 看看其他因素，比如性别，种族，年龄，有没有和问题2中变量一起带来病人血压值bp上的差异? （用什么统计方法? 能否简略code提示)

4. 现在我还有9个和以上数据集trial1一样的结构和变量名的数据集，trial2, trial3....trial 10, 如何写一段macro, 来让以上的code自动地作用于其他9个数据集trial*

万分感谢！