Excel在描述性流行病学中的应用 .ppt

《Excel在描述性流行病学中的应用 .ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Excel在描述性流行病学中的应用 .ppt（59页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、Excel在描述性流行病学中的应用内容提要描述性流行病学的内容及常用指标利用Excel进行描述性分析数据管理函数应用统计分析描述性流行病学的内容描述性流行病学利用已有的资料或专门调查的资料，按不同地区不同地区、不同时间不同时间及不同不同人群特征人群特征分组，把疾病或健康状况的分布情况真实地描绘出来。描述性研究描述性研究历史或常规历史或常规资料的收集资料的收集和分析和分析疾病登记疾病登记数据数据疾病监测疾病监测现况调查现况调查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排序

2、排序方法：选定数据区域中的任意单元格打开“数据”菜单选择“排序”命令项在“排序”对话框中设定“关键字”和“升序/降序”项单击“确定”。若排序时，Excel提示“此操作要求合并单元格都具有相同大小”，说明数据区域中存在合并单元格，且合并单元格大小各不相同。数据筛选选中数据表中任意一个单元格，执行“数据筛选”命令，此时，每一项列标题右侧均出现一个下拉按钮 筛选出发病数大于或等于50的地区单击“发病数”右侧的下拉按钮，在随后弹出的快捷菜单中选“数字筛选”选项单击相应按钮，在随后出现的对话框中，选“大于或等于”选项，然后在右上数据框中输入数值“50”，点击“确定”分类汇总快速地以某一字段为分类项，对数

3、据列表中其他字段的数据进行各种统计计算。以手足口病报告卡为例，计算每个地区的报卡数。（.xls .csv）记录限制：Excel2003版本支持65536行记录；Excel2007及以上版本支持1048576行记录；点击菜单“数据”-“分类汇总”单击二级数据按钮点开加号 后，显示每条记录的详细情况如何将汇总结果复制进新的工作表？拖动光标，选中待复制区域按键调出定位对话框，单击“定位条件”按钮在“定位条件”对话框中，选择“可见单元格”，单击“确定”按钮-数据透视将一维表整理成二维表了解手足口病在不同地区的性别分布情况点击菜单命令“插入数据透视表”，弹出“创建数据透视表”对话框，采用默认的数据区域，

4、并将数据透视表放置于“新工作表”中（默认设置）。自动生成一个空的数据透视表。从“数据透视表字段列表”中，把“报告地区”拖到“行标签”位置；把“性别”拖到“列标签”位置；把“疾病病种”拖到“数值”位置。数据透视在excel2003中的操作将一维表整理成二维表了解手足口病在不同地区的性别分布情况点击菜单命令“数据数据透视表和数据透视图”，打开“数据透视表和数据透视图向导”对话框，选择“Microsoft Excel数据列表或数据库”及下面的“数据透视表”单选项。在“选定区域”输入全部数据所在的单元格区域，或者点击输入框右侧的“压缩对话”按钮，在工作表中用鼠标选定数据区域。在对话框中选定“新建工作表

5、”单选项，以便将创建的数据透视表放到一个新的工作表中，再点击“完成”按钮，这样就可以建立一个空的数据透视表。从“数据透视表字段列表”中，把“报告地区”拖到数据透视表左侧“将行字段拖至此处”位置；把“性别”拖到数据透视表上侧“将列字段拖至此处”位置；把“疾病病种”拖到数据透视表主体“请将数据项拖至此处”位置。函数应用时间函数逻辑函数数学函数文本函数函数公式结构函数公式以“=”开始“=”后接函数名称、左括号、以半角逗号分隔的参数和右括号时间函数年龄的计算=int(现在日期-出生日期)/365.25)=datedif(出生日期,现在日期,”日期格式”)datedif函数 =datedif(f2,g2

6、,”y”)返回相应值函数：返回指定日期时间的某项特定值，如单独返回日期中的月份等:year函数、month函数、day函数、hour函数逻辑函数交集、并集：进行逻辑判断的基本运算函数，分别代表了逻辑运算中的与、或运算：and函数、or函数（一般与其它函数联合使用）=and(logical_test1，logical_test2，)=or(logical_test1，logical_test2，)选择性返回函数（IF函数）：执行真假值判断，根据逻辑计算的真假值，返回不同结果，可以使用其进行对数值和公式进行条件检测=if(logical_test,value_if_ture,value_if_fa

7、lse)=if(A15岁的男性儿童1.计算年龄2.利用if和and函数标记：建立新变量“标记结果”，将“年龄5岁的男性儿童”标记为1，其它病例标记为03.筛选出“标记结果”=1的记录计算年龄(建议使用datedif函数)=INT(G2-F2)/365.25)标记结果=IF(AND(H22,C2=男),1,0)注意：文本字段需以双引号引用，所有符号均在英文半角状态下键入数学函数运算符：+-*/比较算符：=减负运算：-（将文本型数值转为数值型）文本函数截取字符串：=left(text,num_chars)=right(text,num_chars)=mid(text,start_num,num_c

8、hars)地区编码和身份证号码的解读疾病控制信息系统地区编码规则：32012501省代码+市代码+区县代码+乡镇代码例：筛选出江苏南京（地区编码前四位为3201）的手足口病例=if(left(地区编码，4)=”3201”,1,0)身份证号码解读以18位身份证号为例：320112198001036512省份代码+地市代码+区县代码+出生年月日+随机编码（倒数第二位表示性别）提取出生日期1.=mid(A1,7,8)得到文本型数值198001032.利用text函数将文本型数值19800103转换为日期型=text(A2，”#-00-00”)如何提取性别信息？（利用mid、mod、if）连接函数co

9、ncatenate=concatenate（text1，text2，text3）文本函数疫情分析常用图表疫情分析常用图表利用利用excelexcel进行简单的统计分析（自学）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

10、（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：2.905.

11、41 5.48 4.60 4.03 5.10 4.974.24 4.36 2.72 2.37 2.097.10 5.92健康人：5.188.79 3.14 6.46 3.72 6.64 5.604.57 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

12、疗，其血红蛋白(g/dl)如下：病例号:12345678910治疗前(x1):11.315.015.013.512.810.011.012.013.012.3治疗后(x2):14.013.814.013.513.512.014.711.413.812.0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 5.412.69 3.15 3.473.11 4.70 4.923.47 3.97 4.071.77 2.03 2.182.44 2.87 3.132.83 3.65 3.772.52 5.

13、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体重x(kg)11.011.812.012.313.113.714.414.915.216.0体表面积体表面积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