Proiect Informatica Medicala

Realizat de Ciobanu Andreea Pavel Lorena

BFKT, an I, grupa 5

Ciobanu Andreea, Pavel Lorena BFKT, an I, grupa 5

1. Sa se genereze un set de 50 de date cu valori cuprinse pe doua coloane reprezentand: coloana B: greutatea (kg);

coloana C: inaltimea (m);

Sa se creeze o noua coloana ce sa contina indicele de masa corporala IMC.

ID Greutate (kg)

Inaltime (m) IMC

1 58 1.68 20.462 54 1.27 33.373 74 1.41 37.424 81 1.95 21.335 58 1.85 17.006 78 1.65 28.617 56 1.13 43.518 46 1.11 37.069 43 1.34 24.12

10 87 1.39 44.7811 58 1.84 17.0512 103 1.80 31.6813 85 1.98 21.6614 42 1.14 32.5515 74 1.69 25.8816 108 1.16 80.2017 86 1.67 30.7818 50 1.99 12.6119 52 1.81 15.9120 64 1.10 52.6521 104 1.10 86.7122 51 1.65 18.6723 64 1.84 18.8924 111 1.10 92.2825 41 1.92 11.1726 48 1.09 40.3827 95 1.43 46.1428 44 1.19 31.1929 83 1.75 27.07

2

Ciobanu Andreea, Pavel Lorena BFKT, an I, grupa 5

30 93 1.06 83.0631 91 1.71 31.3032 47 1.02 45.1633 110 1.67 39.4134 97 1.00 96.1035 111 1.80 34.0936 72 1.02 69.6637 68 1.01 67.0838 83 1.21 56.6739 103 1.21 70.1140 51 1.84 15.1041 107 1.70 36.8742 109 1.75 35.4543 40 1.20 27.6944 80 1.69 27.9945 99 1.14 75.6746 50 1.64 18.7047 60 1.40 30.7348 45 1.33 25.2849 84 1.28 51.4550 65 1.09 54.86

Pentru generarea valorilor am folosit functia AUTOFILL, RAND() si RANDBETWEEN(min,max).

Functia AUTOFILL ajuta la completarea celulelor cu date deduse din informatia continuta in celulele sursa. Cu ajutorul acestei functii am generat coloana A.

Functia RANDBETWEEN(min,max) genereaza aleator un numar intreg intre limitele prezente. Am folosit aceasta functie pentru a genera valorile coloanei B, minimul fiind 40 iar maximul 111.

Functia RAND() genereaza aleator un numar real cuprins intre 0 si 1, in cazul nostru am folosit urmatoarea formula: RAND()*(b-a)+a, unde b=2 si a=1 pentru a genera valorile coloanei C.

2. Determinati indicatorii statistici: medie, mediana, modul, derivatie standard, minim, maxim pentru cele trei coloane de studiu.

3

Ciobanu Andreea, Pavel Lorena BFKT, an I, grupa 5

Greutate (kg) Inaltime (m) IMCMedia Media Media

73.26 1.46 39.87Mediana Mediana Mediana

73 1.40 32.96Modul Modul Modul

58 #N/A #N/A

Deviatia standard Deviatia standard Deviatia standard23.02 0.32 22.27

Minim Minim Minim40 1.00 11.17

Maxim Maxim Maxim111 1.99 96.10

Am calculat media folosind functia AVERAGE(B2:B51) pentru coloana B, AVERAGE(C2:C51) pentru coloana C si AVERAGE(D2:D51) pentru coloana D.

Mediana este valoarea din mijlocul sirului ordonat. Am determinat valoarea ei folosind functia MEDIAN.

Modulul reprezinta valoarea cea mai des intalnita (valoarea de frecvanta maxima). Am calculat valorile modulului utilizand functia MODE.

Am calculate deviatia standard cu ajutorul functiei STDEV pentru toate cele 3 coloane.

Pentru calculul minimului si maximului valorilor din fiecare coloana am folosit functiile MIN si MAX.

3. Considerand urmatoarea corespondenta pentru valorile IMC, sa se completeze o noua coloana cu valorile categoriale corespunzatoare fiecarei persoane.

a- Subponderal: IMC<19

4

Ciobanu Andreea, Pavel Lorena BFKT, an I, grupa 5

b- Normoponderal:

c- Supraponderal: IMC>24

Sa se contorizeze numarul de persoane subponderale, normo si supraponderale.

ID Greutate (kg)

Inaltime (m)

IMC Tip

1 58 1.68 20.46 Normoponderal2 54 1.27 33.37 Supraponderal3 74 1.41 37.42 Supraponderal4 81 1.95 21.33 Normoponderal5 58 1.85 17.00 Subponderal6 78 1.65 28.61 Supraponderal7 56 1.13 43.51 Supraponderal8 46 1.11 37.06 Supraponderal9 43 1.34 24.12 Supraponderal

10 87 1.39 44.78 Supraponderal11 58 1.84 17.05 Subponderal12 103 1.80 31.68 Supraponderal13 85 1.98 21.66 Normoponderal14 42 1.14 32.55 Supraponderal15 74 1.69 25.88 Supraponderal16 108 1.16 80.20 Supraponderal17 86 1.67 30.78 Supraponderal18 50 1.99 12.61 Subponderal19 52 1.81 15.91 Subponderal20 64 1.10 52.65 Supraponderal21 104 1.10 86.71 Supraponderal22 51 1.65 18.67 Subponderal23 64 1.84 18.89 Subponderal24 111 1.10 92.28 Supraponderal25 41 1.92 11.17 Subponderal26 48 1.09 40.38 Supraponderal27 95 1.43 46.14 Supraponderal28 44 1.19 31.19 Supraponderal29 83 1.75 27.07 Supraponderal30 93 1.06 83.06 Supraponderal31 91 1.71 31.30 Supraponderal32 47 1.02 45.16 Supraponderal33 110 1.67 39.41 Supraponderal34 97 1.00 96.10 Supraponderal35 111 1.80 34.09 Supraponderal

5

Ciobanu Andreea, Pavel Lorena BFKT, an I, grupa 5

36 72 1.02 69.66 Supraponderal37 68 1.01 67.08 Supraponderal38 83 1.21 56.67 Supraponderal39 103 1.21 70.11 Supraponderal40 51 1.84 15.10 Subponderal41 107 1.70 36.87 Supraponderal42 109 1.75 35.45 Supraponderal43 40 1.20 27.69 Supraponderal44 80 1.69 27.99 Supraponderal45 99 1.14 75.67 Supraponderal46 50 1.64 18.70 Subponderal47 60 1.40 30.73 Supraponderal48 45 1.33 25.28 Supraponderal49 84 1.28 51.45 Supraponderal50 65 1.09 54.86 Supraponderal

Subponderali Normoponderali Supraponderali9 3 38

Pentru a completa coloana E cu valorile corespunzatoare fiecarei persoane am folosit functia IF(test logic,valoare pentru test adevarat,valoare pentru test fals), in cazul nostru IF(D2<19,"Subponderal",IF(D2<=24,"Normoponderal", "Supraponderal")).

Pentru a contoriza numarul de persoane subponderale, normo si supraponderale am utilizat functia COUNTIF(domeniu,criteriu) unde domeniul este reprezentat de celulele D2:D51 iar criteriile sunt subponderal, normoponderal, respectiv supraponderal.

4. Sa se genereze un set de 20 de inregistrari cu 3 coloane de interes care sa cuprinda informatiile : coloana 1 - orasul (IS,BC,NT);

coloana 2 - mediul rezidenta (U,R);

coloana 3 - stadiul maladiei (ST1,ST2,ST3).

Sa se determine urmatoarele:

6

Ciobanu Andreea, Pavel Lorena BFKT, an I, grupa 5

a - nr. de persoane din fiecare oras pe mediul de rezidenta.

b - nr. de persoane din fiecare oras pe stadiul de dezvoltare a maladiei.

ID Oras Mediu rezidenta Stadiu1 IS U ST12 BC R ST33 NT R ST24 NT R ST15 BC U ST36 IS U ST17 IS R ST38 NT U ST29 BC R ST110 IS U ST311 NT R ST312 IS R ST313 BC U ST214 BC U ST115 IS U ST116 IS R ST317 NT R ST218 NT R ST319 BC U ST120 NT R ST2

Pentru a determina numarul de persoane din fiecare oras pe mediul de rezidenta am folosit metoda Pivot Table.

Count of ID Column Labels

Row Labels R UGrand Total

BC 2 4 6IS 3 4 7NT 6 1 7Grand Total 11 9 20

7

Ciobanu Andreea, Pavel Lorena BFKT, an I, grupa 5

Aceeasi metoda am utilizat si pentru a determina numarul de persoane din fiecare oras pe stadiul de dezvoltare a maladiei.

Count of ID Column Labels

Row Labels ST1 ST2 ST3Grand Total

BC 3 1 2 6IS 3 4 7NT 1 4 2 7Grand Total 7 5 8 20

5. Sa se realizeze si sa se interpreteze regresia si corelatia dintre greutatea si inaltimea din setul generat initial.

8

Ciobanu Andreea, Pavel Lorena BFKT, an I, grupa 5

Am rezolvat cerinta printr-un grafic de tip Scatter. Acest tip de grafic este format din cele doua serii de date, Greutatea si Inaltimea. Cu ajutorul optiunii add trendline am afisat ecuatia dreptelor corespunzatoare inaltimii y=-0.004x+1.578 si greutatii y=0.248x+66.92 , si regresia pentru inaltime R2=0.047 iar pentru greutate R2=0.024.

9