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1 如何利用 Excel 進行統計分析 慈濟醫學中心 / 研究部王仁宏 /Paul Wang paulwang@tzuchi.com.tw 分機 17651

2 課程目標 讓同仁能熟悉利用 Excel 進行下列分析 描述性統計 統計量 交叉表 統計圖 推論性統計 相關分析 差異分析 迴歸分析 [ 註 ] 此次課程講義內容皆以 Excel 2007 進行示範教學!! Back to basic!!

3 醫學研究常用統計方法 針對醫學護理類搜尋 20~30 篇論文, 將其統計方法整理如下 : 80/20 法則 學會 描述統計 ANOVA t 檢定 / 卡方檢定 皮爾森相關 迴歸分析就具備九成功力!!

4 如何利用 Excel 進行統計分析 Step 1. 掌握研究的主要分析目的 Step 2. 依資料特性選擇合適的統計方法 Step 3. 利用 Excel 提供之相關功能完成分析 樞紐分析 圖表 統計函數 分析工具箱 巨集 公開版 眾所周知隱藏版 消失的密室 終極版 玩家典藏 自己或他人已撰寫完成之 VBA 巨集

5 Outline 準備工作 如何利用 Excel 進行 描述性統計分析 Unit 1. 統計量 交叉表 Unit 2. 統計圖 如何利用 Excel 進行 推論性統計分析 Unit 3. 相關分析 Unit 4. 差異分析 Unit 5. 迴歸分析

6 0. 準備工作 先打開 消失的密室

7 準備工作 1 安裝分析工具箱 1 Windows 圖案 Excel 選項 增益集 執行 選擇分析工具箱

8 準備工作 2 啟動巨集功能 1 Windows 圖案 Excel 選項 信任中心設定 啟用所有巨集 3 點選 信任中心設定 4 2 點選 啟用所有巨集

9 研究主題 範例資料說明 門診病人對醫療服務品質的看法 (2006) 問卷設計四大構面 : ( 共 19 題 ) 醫療專業 (5) 等候時間 (4) 硬體設施 (6) 人員服務 (4)

10 範例資料蒐集方式說明 抽樣方法 便利抽樣 資料蒐集 利用醫院門診時段收集問卷 為了避免在相同門診時段重覆收案及考量收案代表性 週一至週五上 下午的門診時段到該院批價領藥的等候區, 隨機選取門診病人填答問卷並當場回收問卷, 年幼的病人則透過親人來回答問卷內容 盡量考慮蒐集不同科別門診病患 ( 降低 selection bias) 問卷回收狀況 問卷發放時間 2006/9/1~2006/12/31 總共回收 502 份問卷, 其中 427 份為有效問卷 (85.06%)

11 範例資料 (SPSS) 資料經 coding 後輸入, 反向題有轉向計分

12 如何利用 EXCEL 進行 PART I. 描述性統計分析?

13 統計量 集中趨勢 離散趨勢 Mean Median Mode Max/Min Quartile(Q1,Q3) Range Standard Deviation 描述統計 -- 統計量 & 統計圖 目的 : 讓分析者可以在短時間內瞭解資料的分佈狀況與訊息 Histogram Pie Chart Boxplot

14 描述性統計分析 -- UNIT 1. 統計量

15 集中趨勢量數 vs 差異量數 集中趨勢量數 平均數 中位數 眾數等統計量 差異量數 全距 四分位差 標準差等統計量 A B μ A μ B R A R B

16 平均數 / 中位數 / 眾數與資料分佈 ( 偏態 ) 的關係 偏態係數 (a) 左偏 (b) 右偏 (c) 對稱 注意 : 偏態的方向描述是極端值方向 平均數中位數眾數 (a) 眾數中位數平均數 (b) 平均數 = 中位 = 眾數 (c)

17 利用 Excel 計算統計量 (1/2) Excel 資料 資料分析 選擇 敘述統計 相關設定

18 利用 Excel 計算統計量 (2/2) 針對所選取之資料可自動計算出常用之統計量!!

19 描述性統計分析 -- UNIT 1. 交叉表 / 列聯表

20 利用 Excel 進行交叉分析 (1/3) 2 Excel 選取資料 插入 樞紐分析表 相關設定 1 樞紐分析表利用表格的方式幫助分析者掌握 資料分佈情況 ( 次數 百分比 統計量 ) 快速檢視類別變項間的相關性

21 利用 Excel 進行交叉分析 (2/3) 設定包括 : 列 欄及篩選欄位設定, 值的呈現方式

22 利用 Excel 進行交叉分析 (3/3) 值的呈現方式 可選擇 值欄位設定 顯示方式 Count 列百分比

23 描述性統計分析 -- UNIT 2. 統計圖

24 常見統計圖形 不同類別間之差異 單組資料之分佈 Bar Graph Histogram Pie Chart Boxplot 不同類別間之差異 Line Graph 時間變化趨勢 各類別所佔比例

25 長條圖 (Bar Graph) Excel 選取資料 插入 直條圖 相關設定 1 2 版面配置 可進行標籤 座標軸 誤差線等調整 1 2

26 長條圖 (Bar Graph) 範例 針對課程練習資料利用樞紐分析計算統計量後繪製

27 直方圖 (Histogram) Excel 資料 資料分析 直方圖 相關設定

28 直方圖 (Histogram) 範例 點選 Bar 按右鍵 選擇資料數列格式 設定 無間距 1 3 2

29 盒形圖 (Box Plot) Excel 將資料複製到 Excel sheet 即可自動繪製!! ( 應用他人撰寫之巨集 ) 1 2 參考網頁

30 盒形圖 (Box Plot) 範例 此圖形可用於比較不同組資料測量結果之散佈情況

31 折線圖 (Line Graph) Excel 選取資料 插入 折線圖 相關設定 1 2 版面配置 可進行標籤 座標軸 誤差線等調整 1 2

32 折線圖 (Line Graph) 範例

33 圓形圖 (Pie Chart) Excel 選取資料 插入 圓形圖 相關設定 1 2 版面配置 可進行標題 圖例 資料標籤等調整 1 2

34 圓形圖 (Pie Chart) 範例

35 如何利用 EXCEL 進行 PART II. 推論性統計分析?

36 母體與樣本 母體 Population X 1, X 2,,X N Sampling Experiment 樣本 Sample x 1,,x n H 0 vs H 1 Parameter 參數 推論 Inference 描述 Descriptive Statistics 統計量

37 推論性統計分析 -- UNIT 3. 相關分析

38 質性 ( 類別 ) 資料的分析 質性 ( 類別 ) 資料特質 不能作個人量化量測, 它是關於有沒有存在某種特質的資料, 例如 : 有無抽菸 / 喝酒 / 嚼檳榔 依照感興趣的特質將資料分組, 例如 : 高血壓 老年人 觀測到的是次數 用來將資料分組的表格稱為列聯表 (Contingency Table) 關心什麼? 兩個變數有沒有相關? 獨立性 危險因子有疾病沒有疾病總計 有暴露 a b a+b 沒有暴露 c d c+d 不同族群中某項特質的分佈是否相似? 同質性 實驗組 vs 對照組治療成功的比例有差? 比例差異顯著性

39 分析方法 樣本為獨立樣本 卡方檢定 1 < 注意事項 > 2X2 列聯表, 所有格子的期望值都要大於 5 更大的列聯表, 各格的期望值不要小於 1, 且期望值小於 5 的格數不要超過 20% 如果發生上述情況, 應採用 Fisher Exact Test 樣本為配對或非獨立 McNemar s Test 2 適用時機 :Matched Before-and-after design 發生車禍前後是否習慣性繫安全帶?

40 範例 -- 卡方檢定 Example: 欲探討性別與睡眠困擾之相關性 獨立樣本 觀測值 (O) 期望值 (E) 性別和睡眠困擾間是有相關性 男 > 女

41 利用 Excel 進行卡方檢定 Excel 輸入資料 利用統計函數即可計算 P 值與檢定統計量 (X 2 ) 可利用 CHIINV 或公式進行計算 可利用 CHITEST 進行計算

42 範例 --McNemar Test Example: 醫院想分析評鑑與員工發生睡眠困擾是否有關假設去年沒有評鑑, 今年有評鑑相依樣本 a c b d P 值 =0.039 評鑑顯著增加睡眠困擾的比例

43 利用 Excel 進行 McNemar 檢定 Excel 輸入資料 利用統計函數即可計算 P 值與檢定統計量 (X 2 ) 可利用 CHITEST 進行計算 可利用 CHIDIST 進行計算

44 推論性統計分析 -- UNIT 4. 差異分析

45 差異比較 (1/2) 統計學家發明了許多統計檢定方法 單一樣本檢定平均數 Z test(σ 已知 ), T test(σ 未知 ) 兩組樣本檢定平均數 Independent T Test ( 獨立 ) Paired T Test ( 相依 ) 中位數 Wilcoxon rank-sum test ( 獨立 ) Wilcoxon signed-rank test ( 相依 ) Mean 有差異 A B Variation 有差異 A B

46 差異比較 (2/2) 兩組或多組樣本檢定平均數 For 2 Groups F=t 2 方法一 利用 T Test 進行兩兩比較 過度檢定 (overtesting) 需要選擇合適的顯著水準, 讓 Overall Type I error 控制 方法二 變異數分析 (ANOVA, F-test) 檢定所有組別平均數是否有顯著差異的整體量測方式 前提假設 1. 所有觀測值是獨立的 每個觀測值彼此不相關 2. 每一組內觀測值呈常態分布 3. 變異同質性 每一組內變異數與他組相同 ANOVA 只要樣本數夠大 每組樣本數相近效果就不錯!!

47 利用 Excel 進行 Independent T Test(1/2) Excel 資料 資料分析 選擇 t 檢定 相關設定 1 2 3

48 利用 Excel 進行 Independent T Test(2/2) Example: 檢定受訪對象 ( 男 vs 女 ) 之平均年齡是否相等!! 自動計算檢定統計量及 P-value 男 / 女年紀有顯著差異!!

49 利用 Excel 進行 Paired T Test(1/2) Excel 資料 資料分析 選擇 t 檢定 ( 成對 ) 相關設定 1 2 3

50 利用 Excel 進行 Paired T Test(2/2) Example: 檢定減重前後體重是否有顯著降低 3 公斤以上!! 自動計算檢定統計量及 P-value 減重效果顯著超過 3kg!!

51 利用 Excel 進行 ANOVA(1/3) Excel 資料 資料分析 選擇 單因子變異數分析 相關設定 1 2 3

52 利用 Excel 進行 ANOVA(2/3) Example: 比較四台機器的每小時平均產能是否相同!!

53 利用 Excel 進行 ANOVA(3/3) F 檢定之 P-value=0.018<0.05 不同機器產能不盡相同!!

54 推論性統計分析 -- UNIT 5. 迴歸分析

55 使用時機 兩個連續變數之關係 當兩個變項之間存有某種連動的變化趨勢, 則稱他們之間是相關的 研究常需同時審視兩個變項的資料 (ex: 身高 體重 ) 兩個變項之間是否有關連 (relationship) 關連的強弱 統計圖形 散佈圖 (Scatter Plot) 統計量 相關係數 (Correlation Coefficient) 瞭解兩個變項之間的線性關係

56 相關性的強弱 完全正相關 完全負相關 正相關 負相關 可用相關係數 (r) 的大小進行判斷越接近 +1 or -1 代表線性相關程度越強!! 沒有直線關係 沒有直線關係但有非線性相關

57 各種相關係數 皮爾森相關係數 (Pearson correlation coefficient) 主要是測量兩連續變數間關係的強弱 需符合常態假設 斯皮爾曼等級相關係數 (Spearman rank C.C.) 主要是測量兩等級變項間關係的強弱 不需常態假設 Spearman 等級相關係數屬於無母數的統計方法它對離群質較不敏感!! 通常用於非常態之連續變數相關或是兩個序位變項間的一致性!!

58 迴歸分析 (Regression) 迴歸 (regression) 以一個自變項 (independent variable) 的變化來預測或解釋另一個應變項 (dependent) 的變化 < 例如 > 1. 以身高來預測體重 2. 以指考成績來預測大一第一學期的成績 3. 以年齡來預測血中膽固醇濃度 4. 預測食鹽攝取量對血壓值的影響 5. 以氣溫來預測飲料的銷售量

59 相關係數與迴歸分析

60 利用 Excel 進行迴歸分析 (1/3) Excel 資料 資料分析 選擇 迴歸 相關設定 1 2 3

61 利用 Excel 進行迴歸分析 (2/3) Example: 某運輸公司需分析司機每日行駛哩數與時間的關係!!

62 行駛時間 (Y) 利用 Excel 進行迴歸分析 (3/3) 行駛時間 vs 行駛哩數 y = x R² = 行駛哩數 (X1) 行駛時間 (Y) 線性 ( 行駛時間 (Y)) 檢定之 P-value=0.008<0.05 行駛哩數與時間顯著相關!!

63 邏輯斯迴歸分析 邏輯斯迴歸 (Logistic Regression) 當我們考慮的迴歸模型中依變數為二元類別資料 (ex: 有病 / 沒病 ) 時則此迴歸模型稱為邏輯斯迴歸 自變數可為連續型或類別型變數 當自變數只有一個稱為簡單邏輯斯迴歸 (Simple) 當自變數超過一個以上稱為多元或複邏輯斯迴歸

64 範例 -- 簡單邏輯斯迴歸 (1/2) X 為連續型 要注意應變數 (Y) 的 coding!! 模型探討的是 Internal Value=1 的發生機率 i.e. 發生睡眠困擾的機率 年紀與是否有睡眠困擾是顯著相關!! 年紀每增加一歲, 有睡眠困擾的勝算增加為 倍 ( 即 exp(0.095))!!

65 範例 -- 簡單邏輯斯迴歸 (2/2) X 因為有 3 類所以需要產生兩個虛擬變數!! X 為類別型

66 利用 Excel 進行邏輯斯迴歸分析 (1/2) Excel 將資料複製到 Excel sheet 按 Logistic 即可!! ( 應用他人撰寫之巨集 ) 1 2 [ 註 ]A 欄為 Y 之資料內容 /C~H 欄則依序為 X1~X6 之資料內容!!

67 利用 Excel 進行邏輯斯迴歸分析 (2/2) Example: 利用高中學生智商預測物理成績是否及格!! 資料共有 55 位及格 /45 位不及格 學生智商 (X1) 越高物理越容易及格 ( 智商每增加一單位, 物理成績及格的機率是原來的 1.25 倍 )!!

68 資料型態與適用統計方法 欲檢定的變項 / 依變項 (Y) 兩組 欲進行比較的組別數 / 自變項 (X) 類別 三組或以上 獨立樣本相依樣本獨立樣本相依樣本 連續 連續資料欲檢定的情形 : 集中趨勢 (central tendency) 相關分析 常態假設或中央極限定理成立 常態假設或中央極限定理不成立 類別資料 兩個類別 三類以上 Independent t-test Wilcoxon rank-sum test 卡方檢定 (Yate 修正 ) 卡方檢定 Paired t-test Wilcoxon signed-rank test ANOVA Kruskal- Wallis test 欲檢定的情形 : 關聯性 (association) McNemar s test Cochran s Q test 卡方檢定 卡方檢定 Repeated measures ANOVA Friedman test Cochran s Q test Cochran s Q test 皮爾森相關 Linear regression Spearman s correlation Logistic regression Multilnomial/ Ordinal Logistic regression

69 Review 準備工作 如何利用 Excel 進行 描述性統計分析 Unit 1. 統計量 交叉表 Unit 2. 統計圖 如何利用 Excel 進行 推論性統計分析 Unit 3. 相關分析 Unit 4. 差異分析 Unit 5. 迴歸分析

70 Reference 統計學與 Excel 資料分析之實習應用 ( 王文中, 2012) 統計分析實務與應用 :Excel 2007( 王鴻儒, 2008)

71 靜思語 : 知識要用心體會, 才能變成自己的智慧 感謝聆聽 Q & A

72 課後練習 附檔 ( 課後練習資料.xlsx) 為某公司利用問卷調查所蒐集 100 位顧客是否購買該公司產品的調查結果, 請操作 Excel 完成下列分析 : HW1. 利用交叉表呈現 性別 與 是否購買公司產品 的關係 HW2. 利用長條圖呈現不同性別購買與未購買該公司產品的人數 HW3. 利用卡方檢定比較不同性別顧客購買公司產品的比例是否有顯著差異 HW4. 利用邏輯斯迴歸分析年齡 性別對購買公司產品意願的影響

73 HW1- 交叉表 藉由交叉分析可發現男性購買該公司產品的比例較女性高!!

74 HW2- 長條圖 長條圖亦呈現女性未購買該公司產品的人數明顯較多!!

75 HW3- 卡方檢定 卡方檢定 p-value=0.028<0.05 性別與是否購買公司產品是顯著相關, 男性購買比例顯著高於女性!!

76 HW4- 邏輯斯迴歸 變數 Beta 標準誤 Wald df P Exp(B) Constant Age Gender 藉由邏輯斯迴歸分析發現 : 年齡與性別皆與購買產品意願顯著相關 年紀越大越不想購買, 年紀每增加一歲購買意願是原來的 0.91 倍!! 男性購買公司產品的意願是女性的 3.57 倍!!

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