Excel統(tǒng)計(jì)分析功能在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)（高職）教學(xué)中的應(yīng)用

張雁磊

（菏澤家政職業(yè)學(xué)院 山東 菏澤 274300）

Excel統(tǒng)計(jì)分析功能在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)（高職）教學(xué)中的應(yīng)用

張雁磊

（菏澤家政職業(yè)學(xué)院 山東 菏澤 274300）

Excel具有強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析功能，這些功能完全可以滿足醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)教學(xué)（高職）過程中的和學(xué)生在以后在工作中分析數(shù)據(jù)的要求。

Excel；統(tǒng)計(jì)分析；應(yīng)用

1 引言

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門處理數(shù)據(jù)的科學(xué)，處理數(shù)據(jù)一般來(lái)說就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，而統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)大部分是通過統(tǒng)計(jì)調(diào)查得到的，這些數(shù)據(jù)大部分都十分龐大，并且計(jì)算比較繁雜，人工計(jì)算一般來(lái)說實(shí)現(xiàn)不了?，F(xiàn)在在統(tǒng)計(jì)分析中常用的軟件主要有SAS、SPSS、R、STATA，而這些統(tǒng)計(jì)軟件沒有漢化并且要求使用者有一定的編程基礎(chǔ)，所以對(duì)于大部分高職學(xué)生來(lái)說要想熟練運(yùn)用上述統(tǒng)計(jì)軟件是非常困難的。Excel作為Office組件之一已經(jīng)漢化，并且現(xiàn)在它的使用已經(jīng)相當(dāng)普及，而其身附帶的統(tǒng)計(jì)函數(shù)相當(dāng)完善，完全可以滿足在高職統(tǒng)計(jì)教學(xué)和學(xué)生日后在工作中分析數(shù)據(jù)的需要。本文首先對(duì)常用的統(tǒng)計(jì)函數(shù)分類介紹，然后通過實(shí)例說明其在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用。

2 統(tǒng)計(jì)函數(shù)的分類介紹

2.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析函數(shù)[1]

以上函數(shù)中參數(shù)可以是數(shù)字、數(shù)組和引用，但參數(shù)的個(gè)數(shù)不能為0，也不能超過30個(gè)。

2.2 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)函數(shù)

（1）單項(xiàng)式分組的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)函數(shù)：=COUNTIF(range,criteria)

range為所要統(tǒng)計(jì)頻數(shù)的數(shù)據(jù)所在的區(qū)域；criteria為函數(shù)計(jì)數(shù)的條件。

（2）組距分組的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)函數(shù)：=FREQUENCY(data_array,bins_array)

data_array為一個(gè)數(shù)組或?qū)σ唤M數(shù)值的引用，統(tǒng)計(jì)的就是它出現(xiàn)的頻率。如果data_array中不包含任何數(shù)值，函數(shù)FREQUENCY將返回一個(gè)零數(shù)組；bins_array是一個(gè)區(qū)間數(shù)組或?qū)^(qū)間的引用，該區(qū)間用于對(duì)data_array中的數(shù)值進(jìn)行分組。

2.3 常用的概率分布函數(shù)[2]

（1）二項(xiàng)分布函數(shù)：=BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)

number_s為成功試驗(yàn)的次數(shù)；trials為試驗(yàn)的總次數(shù)；probability_s為每次試驗(yàn)中成功的概率；cumulative為一邏輯值，如果cumulative=1，返回累積分布函數(shù)，即至多number_s次成功的概率；如果cumulative=0，返回概率密度函數(shù)，即number_s次成功的概率。

（2）Poisson分布函數(shù)：=POISSON(x,mean,cumulative)

x為事件數(shù)；mean為Poisson分布的期望值；cumulative同二項(xiàng)分布函數(shù)中cumulative的作用。

（3）正態(tài)分布函數(shù)：=NORMDIST(x,mean,Standard_dev,cumulative)

x為需要計(jì)算其正態(tài)分布的變量；mean正態(tài)分布的數(shù)學(xué)期望；Standard_devStandard_dev為正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差；cumulative同二項(xiàng)分布函數(shù)中cumulative的作用。

（4）t-分布函數(shù)：=TDIST(x,degrees_freedom,tails)

x為需要計(jì)算其t-分布的變量；degrees_freedom為 t-分布的自由度；tails指明t-分布函數(shù)的尾數(shù)，tails=1，函數(shù)TDIST返回單尾分布，如果tails=2，函數(shù)TDIST返回雙尾分布。

（5）F-分布函數(shù)：=FDIST(x,degrees_freedom 1,degrees_freedom 2)

x為需要計(jì)算其F-分布的變量；degrees_freedom 1為F-分布函數(shù)分子的自由度；degrees_freedom 2為F-分布函數(shù)分母的自由度。

（6）χ2分布函數(shù)：=CHIDIST(x,degrees_freedom)

x為需要計(jì)算其χ2分布的變量；degrees_freedom為χ2分布函數(shù)的自由度。

2.4 參數(shù)估計(jì)函數(shù)

（1）t-分布臨界值函數(shù)：=TINV(probability,degrees_freedom)

probability為雙尾t-分布的概率；degrees_freedom為t-分布函數(shù)的自由度。

（2）正態(tài)分布臨界值函數(shù)：=NORMINV(probability,m ean,Standard_dev)

probability為雙尾正態(tài)分布的概率；mean為正態(tài)分布的數(shù)學(xué)期望值；Standard_dev為正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差。

（3）χ2分布臨界值函數(shù)：=CHIINV(probability,degrees_freedom)

probability為χ2分布的單尾概率；degrees_freedom為χ2分布函數(shù)的自由度。

（4）F-分布臨界值函數(shù)：=FINV(probability,degrees_freedom 1,degrees_freedom 2)

probability為F-分布函數(shù)累積分布相關(guān)的概率；degrees_freedom 1為probability分布函數(shù)分子的自由度；degrees_freedom 2為probability分布函數(shù)分母的自由度。

2.5 假設(shè)檢驗(yàn)函數(shù)

（1）z-檢驗(yàn)函數(shù)：=ZTEST(array,μ0,б)

array為用來(lái)檢驗(yàn)μ0的數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域；μ0為被檢驗(yàn)的值；б為樣本總體的標(biāo)準(zhǔn)差，此參數(shù)如果省略，則使用樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

（2）t-檢驗(yàn)函數(shù)：=TTEST(array1,array2,tails,type)

array1為第一個(gè)數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域；array2為第二個(gè)數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域；type指明t-分布曲線是單尾還是雙尾。

（3）χ2檢 驗(yàn) 函 數(shù)：=CHITEST(actual_range,expected_range)

actual_range為實(shí)際觀測(cè)頻數(shù)所在的區(qū)域；expected_range為理論頻數(shù)所在的區(qū)域。

（4）F-檢驗(yàn)函數(shù)：=FTEST(array1,array2)

array1第一個(gè)數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域；array2第二個(gè)數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域。

2.6 相關(guān)分析函數(shù)

Pearson相關(guān)系數(shù)：=CORREL(array1,array2)

array1、array2為進(jìn)行相關(guān)分析兩組數(shù)據(jù)所在的單元格區(qū)域。

2.7 回歸分析函數(shù)

（1）斜率函數(shù)：=SLOPE(knowen_y's,knowen_x's)

knowen_y's為反應(yīng)變量的觀測(cè)值或數(shù)據(jù)集合所在的區(qū)域；knowen_x's為解釋變量的觀測(cè)值或數(shù)據(jù)集合所在的區(qū)域。

（2）截距函數(shù)：=INTERCEPT(knowen_y's,knowen_x's)

knowen_y's、knowen_x's同斜率函數(shù)中的解釋。

（3）回歸直線函數(shù)：=LINEST(knowen_y's,knowen_x's,const,stats)

knowen_y's是關(guān)系表達(dá)式y(tǒng)=mx+b中已知的y值集合；knowen_x's是關(guān)系表達(dá)式y(tǒng)=mx+b中已知的可選x值集合；const為一邏輯值，用于指定是否將常量b強(qiáng)制設(shè)為0；stats用于指定是否返回附加的回歸統(tǒng)計(jì)值。

（4）判定系數(shù)：=RSQ(knowen_y's,knowen_x's)

knowen_y's為反應(yīng)變量的觀測(cè)值或數(shù)據(jù)集合所在的區(qū)域；knowen_x's為解釋變量的觀測(cè)值或數(shù)據(jù)集合所在的區(qū)域。

3 Excel在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中的應(yīng)用舉例

3.1 問題描述與案例說明[3]

在醫(yī)療領(lǐng)域中對(duì)于癥狀的發(fā)展早期診斷一直是一項(xiàng)重要的任務(wù)，大量的案例積累為早期診斷的研究提供了重要的基礎(chǔ)依據(jù)。而Excel為分析研究這些基礎(chǔ)性資料并得到相關(guān)的結(jié)論提供了有力的工具。為此選取北京兒童醫(yī)院的“圍手術(shù)期輸血與先天性巨結(jié)腸癥術(shù)后感染”為例，講解Excel在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)見表1。

表1 圍手術(shù)期輸血與先天性巨結(jié)腸癥術(shù)后感染數(shù)據(jù)

3.2 分析與分析思路

本案例的分析思路如下，首先利用方差分析方法分析不同手術(shù)持續(xù)時(shí)間的結(jié)果是否存在顯著差異；然后利用回歸分析方法建立回歸函數(shù)，從而得到影響術(shù)后感染的主要因素。

3.3 案例中使用Excel計(jì)算結(jié)果如表所示。

（1）方差分析，見表2。

表2 Excel單因素方差分析數(shù)據(jù)

（2）回歸分析，見表3。

表3 Excel回歸分析數(shù)據(jù)

3.4 結(jié)果分析

（1）手術(shù)時(shí)間對(duì)術(shù)后感染情況的結(jié)果分析

從表2中可以得到手術(shù)時(shí)間對(duì)術(shù)后感染無(wú)顯著影響檢驗(yàn)的P值為0.0000，小于顯著水平0.05，因此可以認(rèn)為手術(shù)時(shí)間對(duì)術(shù)后感染有顯著影響。

（2）術(shù)后感染情況影響因素的分析

表3中的“回歸統(tǒng)計(jì)”輸出的結(jié)果了用性別、月齡、紅細(xì)胞壓積、手術(shù)時(shí)間、失血量、輸血次數(shù)、輸血量來(lái)解釋術(shù)后感染與否的能力，具體給出了R、R2調(diào)整后R2以及標(biāo)準(zhǔn)誤和觀測(cè)值。在本例中回歸模型調(diào)整的R2為0.52，說明回歸的擬合度一般。

表3中的“方差分析”，得到回歸部分的F值為4.51，相應(yīng)的P值為0.006，小于顯著水平0.05，因此可以判斷由性別、月齡、紅細(xì)胞壓積、手術(shù)時(shí)間、失血量、輸血次數(shù)、輸血量等指標(biāo)對(duì)術(shù)后感染與否的解釋能力比較顯著。

表3中最后一部分給出了線性回歸模型的回歸系數(shù)及相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量，從該部分可得到線性回歸模型中的性別、月齡、紅細(xì)胞壓積、手術(shù)時(shí)間、失血量、輸血次數(shù)、輸血量的系數(shù)。另外，線性回歸模型中的紅細(xì)胞壓積、手術(shù)時(shí)間、輸血次數(shù)、輸血量四個(gè)指標(biāo)的T值分別為2.07、2.02、2.98、3.99，相應(yīng)的P值為0.05、0.06、0.009、0.001，說明系數(shù)顯著，即樣本術(shù)后感染與否高度受紅細(xì)胞壓積、手術(shù)時(shí)間、輸血次數(shù)、輸血量四個(gè)指標(biāo)的影響；而性別、月齡和失血量的T值很小，對(duì)應(yīng)的P值均大于0.1，說明系數(shù)不顯著，即性別、月齡和失血量三個(gè)指標(biāo)在該回歸模型中對(duì)樣本術(shù)后感染與否沒有顯著影響。

[1]方積乾衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].人民衛(wèi)生出版社，2015.

[2]魏宗舒概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程[M].高等教育出版社，2008.

[3]張聯(lián)鋒Excel統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社，2013.

R197.39 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1009-5624（2018）01-0093-03