课件：Excel在描述性流行病学中的应用.ppt

利用excel进行简单的统计分析（自学） 统计分析中的资料类型 统计分析中的三类资料 定量资料（计量资料）:各观察单位间只有量的差别;数据间有连续性 定性资料（计数资料）：各观察单位间或者相同，或者存在质的差别；有质的差别者之间无连续性 等级资料：各等级间只有顺序，而无数值大小，故等级之间不可度量 统计分析 定量资料（计量资料） 统计描述 t检验（t-test） 方差分析（ANOVA） 等级资料 秩和检验（无法通过现有模块实现） 定性资料（计数资料） 列联表的整理（透视表） 卡方检验（无法通过现有模块实现） 线性相关与一元线性回归 统计描述 中位数 =MEDIAN(A1:A101) 均数 =AVERAGE(A2:A101) 标准差 =STDEV(A2:A101) 方差 =VAR(A1:A101) 最大值 =MAX(A6:A105) 最小值 =MIN(A2:A101) 百分位数 =PERCENTILE(A2:A101,0.25) 可信区间 t-test 配对设计t检验 成组设计t检验 方差不齐时的成组t检验 成组设计 又称完全随机设计 特点：对于同一条记录，组间相互独立 例：分别测得14例老年人煤饼病人及11例正常人的尿中17 酮类固醇排出量(mg/dl)如下，试比较两组的均数有无差别 病人：2.90 5.41 5.48 4.60 4.03 5.10 4.97 4.24 4.36 2.72 2.37 2.09 7.10 5.92 健康人：5.18 8.79 3.14 6.46 3.72 6.64 5.60 4.57 7.71 4.99 4.01 成组设计t检验应用前提 独立性（组间数据相互独立） 正态性（指标服从正态分布） 方差齐性（组间方差齐） 两样本的方差齐性检验 工具-统计分析-F 检验 双样本方差 通过对两样本的F-检验，对两个总体方差进行比较。 Levene方差齐性检验P值，该值大于0.1说明两组方差齐 成组t检验 双侧检验与单侧检验：取决于研究目的！ 配对设计 特点：对于同一条记录，组间相关 例：10例矽肺患者经某药治疗，其血红蛋白(g/dl)如下： 病例号: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 治疗前(x1): 11.3 15.0 15.0 13.5 12.8 10.0 11.0 12.0 13.0 12.3 治疗后(x2): 14.0 13.8 14.0 13.5 13.5 12.0 14.7 11.4 13.8 12.0 配对t检验 单因素方差分析 应用范围：完全随机设计、数值变量资料、独立性、正态性、方差齐性 例：三组小鼠的FDP酶活力 对照组 试验A组 试验B组 2.79 3.83 5.41 2.69 3.15 3.47 3.11 4.70 4.92 3.47 3.97 4.07 1.77 2.03 2.18 2.44 2.87 3.13 2.83 3.65 3.77 2.52 5.09 4.26 分析方法的选择 资料 完全 随机设计 配对设计 定量 资料 定性 资料 等级 资料 定量 资料 定性 资料 等级 资料 成组 t检验 卡方检验 成组 秩和检验 配对 t检验 配对 卡方检验 配对 秩和检验 线性相关与线性回归 例：测得某地10名3岁儿童体重和体表面积如下，试对该资料进行分析。 分析策略： 定性分析（相关）：确定儿童体重与体表面积是否相关 定量分析（回归）：确定两者间的数量关系 体重x(kg) 11.0 11.8 12.0 12.3 13.1 13.7 14.4 14.9 15.2 16.0 体表面积y(×103cm2) 5.283 5.299 5.358 5.292 5.602 6.014 5.830 6.102 6.075 6.411 线性相关 相关系数，其绝对值越接近于1，说明两者之间相关性越强！ 线性回归 若“标志”项勾选，选择区域时，注意将变量名选择进去！ R Square:决定系数，越接近于1，说明采用相关分析的意义越大。 y = 0.2385x + 2.5212 散点图+趋势线演示 * * 如何进行描述性分析 描述性分析的目的：三间分布 表格 绝对数 相对数 发病率 死亡率 … 图 折线图 条形图 饼图 … 利用excel进行描述性分析 数据排序 数据筛选 分类汇总 数据透视 常用的图形简介 数据