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0;分析

本问题首先要通过资料文献了解脑卒中高危人群的重要特征和关键指标,脑卒中的主要诱发因素,常见的预防措施,已有的某些地区对脑卒中发病的统计信息和规律,根据这些信息最大化地提取关于脑卒中发病的指标,再结合问题一,问题二中所得结论,可以根据所查到的关键指标,气象信息,时间序列进行预测模型的建立,如多指标影响因素的多元线性或非线性回归,神经网络预测模型,时间序列预测等等,最后对高危人群提出预警和干预的建议方案.

模型假设及符号说明

3.1基本假设

假设附件中的数据除空格,R###等本身有误外其它数据是合理可靠的.

假设附件数据中每一位病人都属于不同的人.

假设除环境因素(温度,湿度,大气压)外,影响脑卒中发病的其他因素保持不变.

假设当地人口不发生较大的变动,死亡率与出生率相近.

假设2007~2016数据四年间,没有发生重大自然灾害.

假设当地医疗环境相当,数据代表整个城市数据,数据具有代表性.

3.2符号说明

:某天(月或其它统计范围)的年发病率

:某天(月或其它统计范围)的发病人数

:某年的总发病人数:自变数个数

:因变数

等:自变数

:各个自变数对依变数的各自效应,

:自效应的集合

3.3基本定义

式(1)

模型建立及求解

4.1针对问题一的模型建立及求解

由问题分析可知,这属于多信息变量的统计描述模型,该问题主要是对脑卒中发病者信息进行统计描述,其方法是分别对脑卒中患者病历信息——性别,年龄,职业,发病时间进行统计,全部操作在EXCEL中进行.

4.1.1附件数据的修复处理

由于附件中的患者病例信息有许多格式错误及信息不完整,在进行统计描述前,有必要对数据做修复处理,本文的修复过程及方法如下:

年龄(Age)字段中存在大于110岁(如799),0岁的信息,本文处理方法为将区间[1110]之间的数据作为有效值,其余的全视为该患者年龄信息缺失.

职业(Occupation)字段中存在1-8之外的数据(如9,工等异常),可能是数据录入错误,也可能是还有其它类的职业没在附件中说明,本文处理方法为将1-8之外的数据视为其他职业段.

发病时间(Timeofincidence)字段存在日期格式错误(如15-06-2016,20160620等)或与EXCEL标准时间格式(如2007/1/1)不统一,需要对时间数据进行修复及标准化处理,处理原则有以下几点:

①类似"2016-0-24"的数据丢失了月份信息,此类数据认为是错误数据,不统计在2007~2016期间内,

类似"发病时间为5008/7/31,诊断报告时间为27/09/2016"存在明显错误的数据,5008应该修复成2016,

类似"31/12/2016"的数据不是EXCEL标准的时间格式,为了便于在EXCEL中快速按年,月,日进行统计分析,有必要对非标准的日期数据进行标准化处理,其方法可以通过在一单元格中进行编写公式进行字符串处理,假设"31/12/2016"所在的单元格为"D2",则计算标准化的日期格式(2016/12/31)的公式为"等于DATE(RIGHT(D2,4),MID(D2,4,2),LEFT(D2,2))",

类似"发病时间为20160/05/09,诊断报告时间为2016-08-08"的数据,直接视为无效数据,

类似"2016/0/24"的数据也视为无效数据.

4.1.2脑卒中患者信息统计分析

通过上述数据修复过程后,将得到标准格式的脑卒中患者信息数据,现按照模型分析的思路对脑卒中病例信息进行统计描述,其核心方法是在EXCEL中利用"COUNTIF"函数对某条件进行筛选后统计患者人数,及"COUNTIFS"函数对多重条件进行筛选后统计患者人数

4.1.2.1按性别统计

对男女性别分别进行筛选,以年为单位,将四年的数据信息进行统计,2007~2016年按性别的脑卒中发病人数统计如表1所示,2007~2016年男女患病人数统计图如图1所示.

表12007~2016年按性别的脑卒中发病人数统计表

性别年统计人数附件总数据2007-2016年总2007201620162016男3338533367730210384519810483女28526285065940865948059102丢失信息121201200男女比1.17:11.17:11.23:11.20:11.08:11.15:1

图12007~2016年男女患病人数统计图

从表1及图1可以看出,2007年男女患者之比达1.23:1,男性比女性更容易患脑卒中这类疾病,可能原因有以下几点:一是男性高血压多于女性,二是男性吸烟与饮酒者多于女性,三是男性从事体力劳动较多,突然用力可能诱发中风.

4.1.2按职业统计

按职业字段进行筛选得到2007~2016年各职业患病人数统计数据如表2所示.

表22007~2016年各职业患病人数统计表

2007~2016年按职业统计数据职业发病人数性别编号名称男女1农民2975014644150842工人4856310817453退休人员6646412625174教师216163535渔民6643236医务人员9065257职工7355132208离退人员17511181570其它或缺失其它或缺失1777595248268从表中看出农民患病人数为29750,属于较多人群,为高危职业,而医务人员等明显较低,这与工作强度相关.

图22007~2016年各职业患病人数统计图

可以得出结论:经济收入较高的人群较收入低的人群脑卒中发病率低,户外重体力劳动者发病率较高.

4.1.2按年龄统计

针对职业统计中,退休人员所占比例较大说明与年龄有关,对年龄进行筛选,将年龄分为各个阶段,统计出每年中不同年龄段的患病人数,以2007-2016年为例进行如表3所示的描述,各年详细数据见附录A-1.

表32007-2016年各年龄段内患病人数统计表

20072016患病人数男女患病人数男女1--101710750153511--20743149521--3035161957322531--4015596592351736241--5061437424086556629851--601861113572625471514103361--7030691784128546692803186471--8048422678216466483496314781--9023091051125835491609193691--1001705711324982167101--110330422其他1267650251213

图32007~2016年各年龄阶段的患病人数图

由图3可见,患病人数随年龄的增加而增加,上升速度以50到60上升较快,61岁以上的人群脑卒中的高发群体,集中年龄段在71-80岁之间,说明脑卒中以老年人居多,且脑卒中患者呈年轻化的趋势.

进一步按照各年龄段,对男女患者发病人数的进行区分,可得图4所示.

图42007~2016四年期间各年龄阶段男女患病人数图

可见,男女高峰年龄段一致,男性在41～71岁之间,患病人数明显高于女性,71岁以后患病明显回落,且低于女性发病人数,可知男性发病早于女性,同时这现象可能是由于高龄组死亡率持续增高所致.但无论男女,构成随着年龄增加而增加,这与其在年龄发病相符.

4.1.2按时间统计

按年份对发病人数进行统计,得到发病人数统计图如图5所示.

图5脑卒中患者按年的统计人数分布

从上图可以看出,附件总数据为61923条,但2007~2016间有效的数据为61885条,本文做的统计描述均是针对2007~2016期间内.

按月份对发病人数进行统计,得到发病人数统计表如表4所示.

表42007~2016年各月患病人数统计表

月份07年发病人数08年发病人数09年发病人数10年发病人数2007-2016年总发病人数1935182787217605394273219618481487502831019191883017245491410691758860169953865107217768761882560661032151779316104952710141500931175752028119713669341680517791221127282916324954101374146175917185312111208137866415654815121369132180710714568

怎样写好统计分析论文