循证医学数据提取Excel万能换算模板

如何用EXCEL进行医学统计分析作者：周颖来源：《中国乡镇企业会计》 2011年第2期如何用EXCEL进行医学统计分析周颖一、EXCEL在数据统计的中的应用在所有的科学研究中数据都是十分重要的基础，对数据的收集、记录、处理的过程是任何学科都离不开的。

目前很多的数据处理软件都可以实现这样的功能，其不仅可以做简单的变量分析，而且还可实现各种繁杂的多变量的分析。

不过在实际应用中，对数据的处理大部分都是简单的统计描述性数据，并需形成图表以便明确数据关系，或者是进行回归分析、t检验、方差分析等等。

这时EXCEL软件就因为其优势获得了广泛的认可，和SAS、SPSS相比有其特有表现在于：1�EXCEL有着强大的自动的数据填充和公式计算功能；2�在数据编辑和透视性分析的过程中操作简单；3）在单元格的绝对引用和相对引用中可以灵活的处理；4�内置函数功能丰富，并有多种的图表形式可供选择。

EXCEL在数据处理的模块设计中提供了一些数据分析工具，使用这些现成的数据分析工具时，只需要将数据所在的单元格和必要的参数指示出来，即可利用系统的自动套用功能，来完成相应的数据处理，并给出正确的结果。

而且有的工具在数据统计的时候可以生产图表。

二、利用EXCEL进行医学统计1�EXCEL的数据描述在使用EXCEL的时候首先应当利用软件功能对数据进行基本描述，其中有：1）数据集中指标处理，包括平均数、几何平均数、众数等等。

主要是利用软件提供的函数套用和公式来进行这些指标的计算。

2）变异指标的计算，主要包括百分数、四位数、方差、标准误和峰度系数等。

其中方差、标准差、标准误、百分数等是医学数据处理中常常用到的分析指标。

2�利用EXCEL处理t检验数据t检验是医学数据统计和分析当中最为常见的数据处理方法，主要是完成试验标准试样测定的结果平均值进行与标准值的比较，以此确定其是否具备统计学意义，也就是其结果是否可以作为参考。

在EXCEL中“数据分析”提供了很多种不同条件下的t检验工具，例如：平均值的成对二样本分析，双样本等发差假设，双样本异方差假设等，以及其他统计用分析工具，当样本中数据存在互为配对的关系，这时可以利用“平均值的成对二样本”来进行t检验。

序号自产平均参考平均备注167.7165.8867.1066.9070.3563.0473.3368.91人体相关标本2159.74170.92172.84167.83147.60154.63154.31152.18人体相关标本330.8527.8633.3230.6829.9929.0032.1530.38人体相关标本468.8469.3970.0169.4166.8465.7469.0567.21人体相关标本5197.51205.81198.30200.54188.23217.26186.05197.18人体相关标本651.3550.6354.8952.2950.9948.6347.9649.19人体相关标本768.1361.3974.1967.9068.0661.5967.6565.77人体相关标本8189.50204.66189.88194.68186.85180.59180.97182.80人体相关标本989.8194.7595.1193.2281.6497.9897.1792.26人体相关标本用工作校准品给产品校准品赋值，再用试剂盒测工作校准品+人体相关样本，结果如下自产试剂盒（多次测量参考试剂盒（多次测量yi ）备注：图中校准品结果在95%置信限内，两种方法检测工作校准品的数学关系一致，工作校准品的互换性满足要求。

上图引用数据计算如下：工作校准品的互换性（基质效应）计算10196.87211.24205.73204.61179.94190.77191.95187.55人体相关标本1196.5896.87103.7399.0691.6588.27105.0895.00人体相关标本12178.09191.62180.94183.55177.73195.72195.54189.66人体相关标本13187.50198.19201.56195.75192.38193.69189.75191.94人体相关标本14114.85113.36106.35111.52125.07124.50125.30124.96人体相关标本15109.98118.01104.92110.97113.06102.17117.57110.93人体相关标本1697.98107.29100.72102.00102.4991.3293.6795.83人体相关标本1781.6385.6386.6984.6588.0880.9888.2485.77人体相关标本18150.98141.02143.43145.14163.21155.21154.30157.57人体相关标本1983.6176.8491.4783.9782.9490.8085.7086.48人体相关标本20126.66121.97136.03128.22138.31127.42121.85129.19人体相关标本21104.53108.7195.02102.75107.14110.80108.50108.81人体相关标本22115.33121.90109.10115.44124.90125.13103.80117.94人体相关标本2334.4836.0733.2434.6035.6535.7635.3835.60人体相关标本24145.12134.38146.14141.88143.52158.62145.41149.18人体相关标本2527.3226.2828.5527.3826.5029.8326.3127.55人体相关标本26125.98138.07137.32133.79133.54118.67119.05123.75人体相关标本27130.06137.99120.57129.54119.66133.44125.51126.20人体相关标本28168.79156.13162.71162.54170.31163.39172.84168.85人体相关标本29137.84125.85125.02129.57128.74151.21128.60136.18人体相关标本30103.9293.6396.1397.89103.19107.45101.11103.92人体相关标本3124.5326.4026.5825.8422.9527.0527.2525.75校准品水平13236.0038.5641.2838.6139.9239.9640.1240.00校准品水平23373.6879.3674.2475.7685.9275.8481.1280.96校准品水平334131.16127.32122.28126.92112.08125.40127.56121.68校准品水平434173.92162.72156.48164.37149.44153.12165.28155.95校准品水平435212.00204.20203.20206.47200.60206.80219.40208.93校准品水平5序号自产均值xi(xi-x平均)^2对照均值yiy回归95%置信下限95%置信上限166.902373.068.9168.351.185.52167.832727.3152.18165.7148.4183.0330.687213.730.3833.415.651.1469.412134.167.2170.753.587.95200.547213.1197.18197.2179.5215.0652.294009.449.1954.236.871.6767.902275.965.7769.352.086.58194.686252.1182.80191.6173.9209.2993.22501.292.2693.776.7110.710204.617921.6187.55201.2183.3219.01199.06273.995.0099.382.3116.312183.554615.9189.66180.8163.3198.313195.756422.4191.94192.6174.9210.314111.5216.7124.96111.394.4128.315110.9721.5110.93110.893.8127.816102.00185.395.83102.285.2119.21784.65958.585.7785.468.3102.518145.14872.2157.57143.8126.7160.91983.971000.986.4884.867.7101.920128.22159.0129.19127.5110.5144.521102.75165.3108.81102.985.9119.922115.440.0117.94115.198.1132.12334.606563.135.6037.119.554.824141.88690.1149.18140.6123.6157.7校准品互换性回归曲线中间计算结果人体相关样本21人体相关样本22人体相关样本23人体相关样本24人体相关样本16人体相关样本17人体相关样本18人体相关样本19人体相关样本20人体相关样本11人体相关样本12人体相关样本13人体相关样本14人体相关样本15人体相关样本6人体相关样本7人体相关样本8人体相关样本9人体相关样本10人体相关样本1人体相关样本2人体相关样本3人体相关样本4人体相关样本5样品2527.387783.927.5530.212.448.026133.79330.5123.75132.8115.8149.927129.54194.0126.20128.7111.7145.728162.542202.7168.85160.6143.3177.829129.57194.9136.18128.8111.7145.83097.89313.9103.9298.281.2115.23125.848059.225.7528.710.846.53238.615928.540.0041.023.458.63375.761588.080.9676.859.794.034126.92127.9121.68126.2109.2143.234164.372377.9155.95162.3145.1179.635206.478255.0208.93202.9185.1220.8序号自产平均参考平均备注1160.66159.21162.59160.82165.96147.81155.68156.48人体实际标本2180.60177.71179.34179.22186.74195.77191.44191.32人体实际标本3186.84200.48198.61195.31181.98202.16187.59190.58人体实际标本4108.87113.55114.64112.35105.60100.81113.66106.69人体实际标本5130.76134.81117.95127.84130.50133.51132.46132.16人体实际标本699.0995.42108.21100.9199.0997.11101.8699.35人体实际标本7152.31152.31148.65151.09140.43141.65158.86146.98人体实际标本8146.84151.39155.94151.39142.14132.16153.59142.63人体实际标本9134.46123.30133.52130.43137.28126.12144.54135.98人体实际标本10140.70132.40154.49142.53143.23145.06136.76141.68人体实际标本1180.3379.0477.1278.8372.3876.3980.4976.42人体实际标本12110.06117.21103.24110.17119.19100.93100.26106.79人体实际标本13130.06118.09130.32126.16131.75134.87128.76131.79人体实际标本14129.60140.62118.71129.64131.03134.14122.47129.21人体实际标本1577.6472.5980.3676.8674.2278.5784.9479.24人体实际标本1683.0788.6483.1584.9587.4775.2688.6483.79人体实际标本1738.5340.1941.2740.0037.6137.9540.8438.80人体实际标本1878.1071.3171.1573.5275.5282.5581.6979.92人体实际标本19162.28172.83157.90164.34150.43160.17159.03156.54人体实际标本20122.34131.76123.56125.89126.50111.57118.06118.71人体实际标本21133.21143.73132.28136.41120.95143.60122.02128.86人体实际标本2268.2768.2062.4766.3171.4870.7373.7371.98人体实际标本2369.8467.1970.8969.3174.8072.0769.3572.07人体实际标本24161.35149.73168.93160.00158.77156.67167.32160.92人体实际标本2562.5661.3157.8760.5859.1268.7565.9464.60人体实际标本26157.63148.01147.86151.17143.44158.26160.62154.11人体实际标本自产试剂盒（多次测量xi）参考试剂盒（多次测量yi）校准品水平6产品校准品的互换性计算《GB/T21415-2008/ISO17511:2003体外诊断医疗器械 生物样品中量的测量 校准品和控制物质赋值的计量学溯源性》要求：国标7.3：应同时使用参考程序和经校准的常规程序测量准备由常规测量程序测量的某类型的一组实际样品，将结果比较，以证实制造商产品校准品的互换性。

循证医学数据提取excel万能换算模板在医学领域中，数据提取和分析是非常重要的工作。

循证医学作为一种通过整合最新的、最好的临床证据，辅以临床经验和患者价值观，来为患者提供最佳治疗的方法，对于医学领域的发展起着至关重要的作用。

而在进行循证医学数据提取过程中，excel万能换算模板的使用可以极大地提高工作效率和准确性。

一、excel万能换算模板的作用在循证医学领域，研究人员常常需要对一些临床试验数据进行换算和分析。

这些数据可能来自于不同的研究机构和国家，采用不同的计量单位和标准。

为了进行正确的统计分析和比较，需要将这些数据进行统一的换算。

而excel万能换算模板就是为了解决这一问题而设计的工具，它可以根据用户输入的原始数据和目标单位，自动进行换算，并生成新的数据表格。

二、excel万能换算模板的优势1. 准确性：excel万能换算模板采用精确的换算公式和算法，能够保证数据换算的准确性。

2. 多功能性：excel万能换算模板支持多种常见的换算类型，包括长度、重量、体积、温度等，满足了不同类型数据的换算需求。

3. 灵活性：用户可以根据自己的需求自定义输入和输出的单位，使得excel万能换算模板更加灵活和适用性更广。

三、使用excel万能换算模板的步骤1. 打开excel万能换算模板，输入原始数据和目标单位。

2. 选择要进行的换算类型，如长度、重量、体积等。

3. 点击“换算”按钮，等待程序自动进行换算。

4. 检查生成的新数据表格，确认数据准确无误。

5. 保存生成的新数据表格，并用于后续的统计分析或报告撰写。

四、个人观点和理解作为一名从事循证医学研究的科研人员，我深切体会到数据提取和分析在研究工作中的重要性。

excel万能换算模板的使用，无疑为我们的工作提供了便利和高效性，极大地节省了我们的时间和精力。

通过对这个模板的深入学习和实践使用，我对数据的换算和分析有了更加全面和深刻的理解，也提高了自己的研究能力和水平。

循证医学PICO模板级专业: 班级: 姓名: 学号:循证医学文献评价疾病案例患者，男性，53岁，一年前发现胃部不适，有烧灼感。

多年吸烟、饮酒史，近期饮酒后会加剧疼痛感，近日在某人民医院确诊为胃溃疡。

医生建议使用埃索美拉唑进行治疗。

一、提出问题对患胃溃疡的男性患者，使用埃索美拉唑治疗能否达到症状缓解、溃疡愈合的疗效,二、证据检索1.可提供的数据文献检索资源维普资讯2.关键词及检索策略关键词:埃索美拉唑 ; 奥美拉唑 ;胃溃疡检索策略:埃索美拉唑AND奥美拉唑AND胃溃疡3.检索结果检索到相关文献共计14篇，其中选择用以进行评价的文献为《埃索美拉唑与奥美拉唑治疗胃溃疡的疗效比较》三、评价证据题目: 埃索美拉唑与奥美拉唑治疗胃溃疡的疗效比较作者: 胡慧胡海燕单位: 杭州市第一人民医院药剂科杂志来源:中国现代医生-2012年3期 86页I.[原文摘要]摘要:目的探讨埃索美拉唑与奥美拉唑治疗胃溃疡的疗效比较。

方法80例伴幽门螺杆- 1 -菌(Hp)感染的胃溃疡患者随机分为两组各40例。

治疗组前2周给予埃索美拉唑为主的Hp根除三联方案(埃索美拉唑20 mg，阿莫西林1(0 g，克拉霉素0(5 g，均1 13 2次)，2周后只用埃索美拉唑治疗6周;对照组前2周给予奥美拉唑为主的HD根除三联方案(奥美拉唑20 mg，阿莫西林1(0 g，克拉霉素0(5 g，均1 13 2次)，2周后只用奥美拉唑治疗6周。

评价和比较临床症状的缓解率、溃疡的愈合率、Hp的根除率、夜间酸突破发生率及用药后的不良反应。

结果治疗后两组临床症状均有显著改善(P<0(05)，治疗组临床症状改善优于对照组(P<0(05)。

溃疡愈合有效率、Hp根除率和夜间酸突破发生率治疗组均优于对照组(P<0(05)。

结论埃索美拉唑治疗胃溃疡的疗效优于奥美拉唑，值得本地区临床推广。

关键词埃索美拉唑;奥美拉唑;胃溃疡;幽门螺杆菌II.[原文剖析]1.研究目的(objective)及背景(background)1.1目的探讨埃索美拉唑与奥美拉唑治疗胃溃疡的疗效比较。

EXCEL 在医学统计学中的应用(二)——应用EXCEL 统计函数公式进行统计分析倪关森，金正均本课程所需所有EXCEL 示例程序，请下载：一般函数解释.xls ，统计函数解释.xls ，统计分析工具解释.xls ，统计程序设计解释.xls ，EXCEL 实用临床统计程序.xls 。

应各位医生、其他专业的朋友和网友的要求，现将EXCEL 在医学统计学中的应用的原理和方法介绍如下：1.资料主要根据高等医药院校教材《卫生统计学》[1]、上海第一医学院卫生统计教研组编写的《医学统计方法》[2]、《中国医学百科全书医学统计学》[3]、《医用数理统计方法》[4]和《临床统计学》[5]《寿命表及其应用》[6]等书中有关统计公式和例题进行编程。

2.编程软件应用Microsoft Excel 7.0电子表格软件。

编程的函数主要有：2.1统计函数:示例详见统计函数解释工作簿(请下载)。

1)求集中趋势的统计函数：AVERAGE(number1,number2,...)等，详细请见统计函数解释工作簿的集中趋势的统计函数工作表。

2)求离散趋势的统计函数：AVEDEV(number1,number2,...)等，详细请见统计函数解释工作簿中的离散趋势的统计函数工作表。

3)求频数分布的统计函数：FREQUENCY(data_array ，bins_array)等，详细请见统计函数解释工作簿中的频数分布的统计函数工作表。

4)正态分布的统计函数：NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)等，详细请见统计函数解释工作簿中的正态分布的统计函数工作表。

5)总体均数估计和假设检验的统计函数：TTEST(array1,array2,tails,type)等，详细请见统计函数解释工作簿中的总体均数估计和假设检验的统计函数工作表。

6)方差分析的统计函数：FTEST(array1,array2)等，详细请见统计函数解释工作簿中的方差分析的统计函数工作表。

临床试验统计学是临床医学中非常重要的一部分，它通过收集、汇总和分析临床试验数据，帮助医学研究人员明确药效和安全性，为新药研发和临床治疗提供科学依据。

在临床试验统计学中，统计学公式是非常关键的工具。

它们可以帮助研究人员计算关键参数、分布和置信区间，从而对试验结果进行解读和评估。

而临床试验统计学公式excel 计算表，则是将这些公式整合在一起，方便研究人员进行计算和分析的工具。

让我们来看一下临床试验统计学的基本概念。

在临床试验中，我们经常会遇到一些关键的参数，比如样本量、效应大小、P值、置信区间等。

这些参数对于评估药物的疗效和安全性至关重要。

而统计学公式可以帮助我们计算这些参数，从而进行科学的分析和判断。

在计算样本量时，我们通常会使用t检验或Z检验的公式，根据研究设计和研究假设，计算出所需的样本量。

而在计算效应大小和P值时，我们则会用到配对t检验、方差分析或卡方检验等公式，来评估治疗组和对照组之间的差异性。

而临床试验统计学公式excel计算表，则是将这些统计学公式整合在一起，方便研究人员进行计算和分析的工具。

它通常包括各种常用的统计学公式，比如t检验的计算公式、方差分析的计算公式、卡方检验的计算公式等。

使用excel表格，可以将这些公式以清晰的方式呈现出来，并且可以根据具体的数据和参数进行灵活的计算和分析。

这为临床医学研究提供了极大的便利，使得研究人员无需费力去手动计算，而是可以直接通过输入数据和参数，就能得到所需的统计学结果。

个人观点上，我认为临床试验统计学公式excel计算表的出现，为临床研究提供了非常有力的工具支持。

它的便捷和高效性，可以帮助研究人员更专注于研究设计、数据收集和结果解读，从而提高研究的科学性和可靠性。

也为专业人士和学习者提供了学习和交流的评台，促进了临床试验统计学领域的发展和进步。

总结来说，临床试验统计学公式excel计算表是临床医学研究中的重要工具。

它整合了各种常用的统计学公式，为研究人员提供了方便、高效的计算和分析工具。

竭诚为您提供优质文档/双击可除meta分析数据提取表格篇一：meta分析资料提取表资料提取表系统评价标题：文献编号：注：原始研究代码（第一作者的姓和研究发表年份组成）评价者代码：资料提取者的姓名或代码评价日期：填写该表格的时间文献引用：刊登该文的全部作者，题目，杂志名称、发表年份，卷期页等篇二：meta分析步骤(1)明确简洁地提出需要解决的问题。

(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。

(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。

(4)资料选择和提取。

(5)各试验的质量评估和特征描述。

(6)统计学处理。

a．异质性检验（齐性检验）。

b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断。

c．图示单个试验的结果和合并后的结果。

d．敏感性分析。

e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。

(7)结果解释、作出结论及评价。

(8)维护和更新资料。

提高国内随机对照试验meta-分析的质量何成奇，赵晓玲（四川大学华西医院康复中心，四川省成都市610041）[摘要]高质量的随机对照试验（Rct）的meta-分析结果与国际公认的大样本Rct结果一起被各国列为最高等级的证据，可为临床实践和卫生决策提供更真实的科学依据，引导临床医师在实践中做出正确的决策。

但质量差的meta-分析反而可能导致错误的结论。

国外meta-分析方法的应用已趋于成熟和规范。

然而目前国内由于应用时间不长，且缺乏统一规范的实施标准，文献质量参差不齐，很多方面还存在着较为严重的缺陷。

探讨如何提高国内Rctmeta-分析的质量，尽快与国际接轨，以便为循证医学、药学提供更科学真实的证据。

以进行Rctmeta-分析的步骤为线索，对国内meta-分析存在的问题和解决的办法进行了综述。

具体内容包括：提出一个好问题（研究目的），全面收集相关的Rct，制定严格的纳入/排除标准，正确提取数据资料，对符合纳入标准的Rct进行质量评价，应用正确的统计方法，必须进行敏感性分析，根据结果做出正确、全面的结论。