Chúng ta đã quá quen thuộc với cái tên Microsoft Excel – Phần mềm bảng tính hàng đầu nằm trong bộ MS Office của Microsoft. Ngoài các thao tác tiện ích dành cho văn phòng như thống kê, tính toán, quản lý dữ liệu,… Ngành y dược còn có thể xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel. Đối với Nhanviec.com việc xử lý số liệu chưa từng dễ dàng, cùng tìm hiểu bài viết ngay!
Sơ lược về xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel (Data Analysis)
Data Analysis hay còn gọi là xử lý số liệu là phần được dùng để xử lý thống kê các số liệu đã thu thập được trong suốt quá trình điều tra nghiên cứu (tính đặc trưng về thống kê, chia tổ, dựng biểu đồ, tính hồi quy bội tuyến tính, hệ số tương quan,…)
Ưu điểm nổi bật khi sử dụng xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel là có độ nhanh và chính xác cao, giảm thiểu thời gian xử lý công việc, giúp ích cho khoa học y học đáng kể!
Title ảnh: Xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel trong ngành y dược
Ngành y dược xử lý số liệu nghiên cứu khoa học trong Excel như thế nào?
Nhanviec.com đã dễ dàng tìm hiểu, phân tích, kiểm tra các thông tin cho các đề tài của ngành y học bằng cách sử dụng phần xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel. Các phần dưới đây là các bước cơ bản khi sử dụng Excel áp dụng trong xử lý số liệu khoa học.
Ước lượng trong khảo sát và kiểm tra chất lượng của giả thiết
Kiểm định giả thiết là một bài toán hay gặp trong thống kê. Phạm vi nghiên cứu khá rộng và về mặt lý thuyết có những vấn đề khá phức tạp nếu muốn giải quyết thật tỉ mỉ, chính xác.
Excel có thể giúp bạn liệt kê những thông số cần thiết khi bạn khảo sát một tổng thể, xem xét một hoặc nhiều thông tin, ngoài ra còn giúp bạn loại bỏ những số liệu, những giả thiết không hợp lý một cách dễ dàng. Với cấu trúc dạng bảng nhiều chức năng, ngành y học có thể khai thác tối đa các yếu tố như dễ nhìn, dễ thao tác hỗ trợ cho các vấn đề nghiên cứu khoa học, các đề tài của mình.
“Cánh tay đắc lực” khi phân tích phương sai một nhân tố nào đó
Muốn so sánh nhiều kết quả trung bình của nhiều số liệu thì phải bố trí thí nghiệm, thông thường sẽ thí nghiệm một nhân tố và hai nhân tố sau đó phân tích phương sai của chúng. Các thao tác trong Excel không hướng dẫn các kiểu bố trí thí nghiệm cũng không hướng dẫn so sánh các trung bình sau khi phân tích phương sai, mà chỉ phân tích phương sai dựa trên 3 cách dưới đây
Hỗ trợ phân tích phương sai của một nhân tố
Cách này được sử dụng khi bố trí thí nghiệm một nhân tố kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (Completely randomized design – CRD ). Sau khi tính xong tất cả các thông tin được tóm tắt vào trong một bảng gọi là bảng phân tích phương sai hay còn gọi là bảng ANOVA .
Từ các bước tính tổng bình phương toàn bộ, tính tổng bình phương nhân tố chúng ta sẽ tiến hành so sánh đưa ra kết quả.
Phân tích phương sai hai nhân tố không lặp lại quan sát
Bố trí thí nghiệm với 2 nhân tố rất ít khi không lặp lại quan sát, những phần này của Excel có thể dùng để phân tích thí nghiệm một nhân tố bố trí kiểu khối ngẫu nhiên đủ (Randomized complete block design), khi đó khối được coi là nhân tố thứ hai.
Nhân tố chính để ở hàng, khối để ở cột, tất cả có a mức của nhân tố và b khối. Qua đó, so sánh các trung bình của các mức của nhân tố được làm tương tự như phần một nhân tố.
Phân tích phương sai hai nhân tố có lặp lại quan sát
Tương tự như phân tích phương sai hai nhân tố nhưng tại đây được xác định thêm số lần lặp với kí hiệu r lần lặp. Khai báo input range phải bao gồm cả cột đầu ghi các mức đạm và hàng đầu ghi các mức lần, rows per sample là số lần lặp r.
Phân tích phương sai hai nhân tố có lặp lại quan sát
Phân tích phương sai bằng một số kiểu thiết kế khác
Ngoài 3 cách phân tích phương sai trong xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel trên, Nhanviec.com còn nhận nhiệm vụ giúp các đề tài nghiên cứu y học trở nên đơn giản hơn, dễ dàng hơn bằng một số kiểu thiết kế phân tích phương sai.
- Chia ô ( Split – Plot )
- Phân tích ô lớn
- Phân tích ô nhỏ
- Kiểu ô vuông La tinh
- Hai nhân tố phân cấp
Hồi quy – Tương quan là gì trong xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel?
Hồi quy – Tương quan là phương pháp phân tích dựa trên mối liên hệ phụ thuộc của một biến kết quả (biến phụ thuộc) vào một hay nhiều biến nguyên nhân (biến độc lập)
Khi có một bảng nhiều biến thì nên vào Data Analysis để tính một bảng các hệ số tương quan giữa các biến bằng mục Correlation, tính một bảng các phương sai và hiệp phương sai bằng mục Covariance và tìm hồi quy tuyến tính hoặc bội tuyến tính bằng mục Regression, hai mục đầu không có gì đặc biệt, chỉ việc khai báo miền vào (Input range) bao gồm tất cả các cột số liệu, sau đó chọn Label (nếu có tên cột ở dòng đầu), miền ra (Output range).
Phần Regression nên chọn Option Residuals và Line fit plots sẽ được một bảng tóm tắt các thống kê, một bảng phân tích phương sai, một bảng các giá trị của các hệ số hồi quy cùng các kiểm định Student, một bảng các phần dư (Residu) và các đồ thị.
Title ảnh: Ngành y dược khó khăn trong xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel
Đừng bỏ qua Nhanviec.com – Dịch vụ xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel
Làm việc với các con số chưa từng dễ dàng đòi hỏi bạn phải có một chuyên gia đồng hành. Nếu như bạn đang gặp khó khăn trong xử lý số liệu nghiên cứu khoa học bằng Excel ngành nghiên cứu nói chung và nghiên cứu y học nói riêng thì đừng bỏ qua dịch vụ Nhanviec.com.
Khả năng phân tích số liệu, kiểm soát chất lượng, trình bày các số liệu đơn giản, dễ hiểu sẽ giúp bạn có một tệp xử lý số liệu cực kỳ rõ ràng và dễ dàng nghiên cứu với giá cực kỳ ưu đãi.
Ngoài ra, Nhanviec.com còn “thu nhận” những tay nghề tự do có khả năng sử dụng Excel thành thạo, tư duy chất lượng và đam mê trong lĩnh vực nghiên cứu. Đừng ngần ngại hãy gửi đơn xin việc ngay!
