① 男 當兵的要求 還有體檢的項目 達標 標准有哪些
當兵體檢包括： 外科： 第一條 身長、體重不低於下列標准合格： （一）男性： 陸勤、潛艇、水面艦艇人員（含海軍陸戰隊員，以下各條均同），空降兵，坦克乘員，身長162厘米（坦克乘員不超過175厘米），體重50千克。 潛水員，身長168厘米（不超過185厘米），體重54千克。 邊遠地區的少數民族陸勤人員身長可放寬至158厘米，體重可放寬至48千克。 （二）女性：身長158厘米，體重45千克。 （三）過於肥胖或瘦弱者，不合格。 第二條 外傷所致的顱骨缺損、骨折、凹陷、顱內異物存留等，顱腦外傷後遺症，顱腦畸形，顱腦手術史，不合格。 第三條 頸強直，不能自行矯正的斜頸，三度單純性甲狀腺腫，結核性淋巴結炎不合格。 第四條 骨、關節、滑囊、腱鞘疾病或損傷及其後遺症，骨、關節畸形，習慣性脫臼，脊柱慢性疾病，慢性腰腿痛，不合格。 下列情況合格： （一）輕度胸廓畸形（潛水員除外）；可自行矯正的輕度脊柱側彎、駝背。 （二）單純性骨折，治癒一年後，復位良好，無功能障礙及後遺症。 （三）大骨節病僅指（趾）關節粗大，無自覺症狀，無功能障礙，陸勤人員合格。 第五條 兩下肢不等長超過2厘米，膝內翻股骨內髁間距離和膝外翻脛骨內踝間距離超過7厘米（空降兵超過4厘米），或雖在上述規定范圍內但步態異常，不合格。 第六條 影響功能的指（趾）殘缺、畸形、足底弓完全消失的扁平足，影響長途行走的雞眼、胼胝、重度皸裂症，不合格。 第七條 惡性腫瘤，影響面容或功能的各部位良性腫瘤、囊腫、瘢痕、瘢痕體質不合格。 第八條 脈管炎，動脈瘤，重度下肢靜脈曲張、精索靜脈曲張，不合格。 第九條 有胸、腹腔手術史，疝，脫肛，肛痿，陳舊性肛裂，環狀痔，混合痔（直徑大於0.5厘米或超過二個），經常發炎、出血的內外痔，不合格。 闌尾炎手術後半年以上，腹股溝疝、股疝手術後一年以上無後遺症，各類人員合格。 第十條 泌尿生殖系統炎症、結核、結石等疾病或損傷及其後遺症，影響功能的生殖器官畸形或發育不全，隱睾，不合格。 下列情況合格： （一）無自覺症狀的輕度非交通性精索鞘膜積液（不大於健側睾丸），睾丸鞘膜積液（包括睾丸在內部不大於健側睾丸一倍）。 （二）交通性鞘膜積液，手術治癒後一年以上無復發、無後遺症。 （三）無壓痛、無自覺症狀的精索、副睾小結節（不超過二個，直徑小於0.5厘米）。 第十一條 腋臭、頭癬，泛發性體癬，疥瘡，慢性濕疹，，慢性尋麻疹，神經性皮炎，白癜風，銀屑病，與傳染性麻風病人有密切接觸史（共同生活）及其它有傳染性或難以治癒的皮膚病，影響面容的血管痣和色素痣，不合格。 下列情況合格： (一) 輕度腋臭（潛艇、水面艦艇人員、潛水員、坦克乘員除外）。 (二) 局限性神經性皮炎（直徑不超過3厘米），孤立散在的白癜風（著夏裝 非裸露部位）、花斑癬、股癬，輕度手（足）癬、指（趾）癬、凍瘡。 第十二條 淋病，梅毒，軟下疳和性病淋巴肉芽腫，非淋球菌性尿道炎，尖銳濕疣，艾滋病及病毒攜帶者，不合格。 內科： 第十三條 血壓超出下述范圍，不合格。 收縮壓：12.00--18.66千帕（96--140毫米汞柱）； 舒張壓：8.0--11.46千帕（60--86毫米汞柱）。 第十四條 器質性心臟、血管疾病，不合格。 下列情況合格： （一）卧位聽診，心臟收縮期雜音經改變體位反復聽診確系生理性，合格。 （二）偶發的期前收縮，一分鍾不超過三次，確無心臟病變者。 （三）心率每分鍾56至110次之間。 潛水員、空降兵和補入高原地區的新兵，上述三項從嚴掌握。 第十五條 慢性支氣管炎，支氣管哮喘，肺結核，結核性胸膜炎及其它呼吸系統慢性疾病，不合格。 下列情況合格： （一）孤立孤立散在的鈣化點，數量在3個以下，直徑不超過0.5厘米，密度高，邊緣清晰，周圍無浸潤現象。 （二）肺紋理增強不超過中帶、數量少、纖細、分布均勻、無扭曲變形。 第十六條 胃、十二指腸、肝臟、膽囊、脾臟、胰腺疾病，細菌性痢疾，慢性腸炎，內臟下垂，腹部包塊，不合格。 下列情況合格： （一）仰卧位，平靜呼吸，在右鎖骨中線肋緣下捫到肝臟不超過1.5厘米（劍突下不超過3厘米），質軟，邊薄，平滑，無觸痛、叩擊痛，肝上界在正常范圍，無貧血，營養狀況良好 （二）五年前患過甲型病毒性肝炎，治癒後再未復發，無症狀和體征者。 （三）既往患過瘧疾、血吸蟲病、黑熱病引起的脾臟腫大，在左肋緣下不超過1厘米，無自覺症狀，無貧血，營養狀況良好。 （四）肝、脾同時觸及，符合上述（一）、（三）兩項，陸勤人員、空降兵合格。 第十七條 肝功能和乙型肝炎表面抗原檢查，具有下列情況之一者不合格。 （一）谷丙轉氨酶改良金氏法180單位以上或賴氏法40單位以上。 （二）谷丙轉氨酶改良金氏法130單位以上或賴氏法25單位以上，並伴有麝香草酚濁度試驗超過6單位或硫酸鋅濁度試驗超過12單位。 （三）乙型肝炎表面抗原反向被動血凝法滴度大於1：16。 第十八條 泌尿、血液、內分泌及代謝系統疾病，結締組織疾病，不合格。 第十九條 鉤蟲病（伴有貧血），慢性瘧疾，血吸蟲病，黑熱病，阿米巴痢疾，絲蟲病，不合格， 絲蟲病治癒半年以上，瘧疾、黑熱病、血吸蟲病、阿米巴痢疾、鉤端螺旋體病治癒兩年以上無後遺症，全身情況良好，能擔負重體力勞動，合格。 第二十條 有癲癇病、精神病、夢游、暈劂史及神經官能症、智力低下、遺尿症，不合格 下列情況合格： （一）食物或葯物中毒所引起的短時精神障礙，治癒後無後遺症。 （二）十三周歲後未發生過遺尿。 第二十一條 中樞神經系統及周圍神經系統疾病及其後遺症，不合格。 第二十二條 口吃，不合格。 輕度口吃（一句話中有兩個字重復兩次），除潛艇人員、潛水員、坦克乘員外，合格。 耳、鼻、喉科： 二十三條 嗅覺喪失，不合格。 嗅覺遲鈍，各類人員合格（防化兵除外）。 第二十四條 聽力，每側耳語低於5米，不合格。 一側耳語5米、它側不低於3米，陸勤人員合格。 第二十五條 眩暈症，重度暈車、暈船，不合格。 輕度暈車、暈船，陸勤人員合格。 第二十六條 耳廓畸形，外耳道閉鎖，反復發炎的耳前瘺管，耳廓、外耳道濕疹，耳黴菌病，不合格。 輕度耳黴菌病，陸勤人員合格。 第二十七條：鼓膜穿孔，化膿性中耳炎，乳突炎及其它難以治癒的耳病，不合格。 鼓膜內陷，鼓膜粘連、萎縮、瘢痕、石灰沉著，陸勤、水面艦艇人員、坦克乘員合格。 鼓膜輕度內陷，鼓膜瘢痕或石灰沉著不超過鼓膜的三分之一，耳氣壓功能及鼓膜活動良好，潛艇人員、空降兵合格。 第二十八條 鼻畸形，慢性副鼻竇炎，重度肥厚性鼻炎，萎縮性鼻炎、鼻息肉，中鼻甲息肉樣變及其它影響鼻功能的慢性鼻病，不合格。 不影響副鼻竇引流的中鼻甲肥大，中鼻道有少量粘液膿性分泌物，輕度萎縮性鼻炎，陸勤人員、空降兵、坦克乘員合格。 第二十九條 慢性扁桃體炎，影響吞咽、發音功能難以治癒的咽、喉疾病，不合格。 眼科： 第三十條 視力，低於下列標准不合格： （一）陸勤人員：右眼裸眼視力4.9，左眼裸眼視力4.8。 （二）潛艇、水面艦艇人員、潛水員、空降兵、坦克乘員每一眼裸眼視5.0。 高中、職業高中、中專畢業生視力可放寬至4.9。 第三十一條 色覺異常，不合格。 能夠識別紅、綠、黃、藍、紫各單色者，陸勤人員合格。 第三十二條 影響眼功能的眼瞼、瞼緣、結膜、淚器疾病，不合格。 假性翼狀胬肉，深入角膜不超過2毫米，陸勤學員合格。 第三十三條 眼球突出，眼球震顫，眼肌疾病，不合格。 共同性內、外斜視在15度以內，陸勤學員合格。 第三十四條 角膜、鞏膜、虹膜睫狀體疾病，瞳孔變形、運動障礙，不合格。 不影響視力的角膜雲翳，各類人員合格。 第三十五條 晶狀體、玻璃體、脈絡膜、視神經疾病，青光眼，不合格。 先天性少數散在的晶狀體小混濁點，各類人員合格。 口腔科： 第三十六 三度齲齒、齒缺失並列在一起的超過二個，不在一起的超過三個；頜關節疾病，重度牙周病及影響咀嚼功能的口腔疾病，不合格。 第三十七條 切牙、尖牙、雙尖牙缺損，超咬合超過0.5厘米，開咬合超過0.3厘米，深復合超過三分之二，反咬合，牙列不齊，輕度牙周病，潛艇人員、潛水員不合格。 下列情況合格： （一）上下兩側三、四齒咬合相距0.3厘米以內。 （二）切牙缺失一個固定義齒修復後功能良好。 （三）個別切牙牙列不齊或重迭。 （四）不影響咬合的上頜側切牙反咬合。 第三十八條 慢性腮腺炎，腮腺囊腫，不合格。 婦科： 第三十九條 外生殖器發育異常，功能性子宮出血，生殖器官結核，腫塊，慢性盆腔炎，不合格。 第四十條 各期妊娠，不合格。
② excel t檢驗計算函數
Microsoft Excel 提供了一組數據分析工具，稱為「分析工具庫」，在建立復雜統計或工程分析時可節省步驟。只需為每一個分析工具提供必要的數據和參數，該工具就會使用適當的統計或工程宏函數，在輸出表格中顯示相應的結果。其中有些工具在生成輸出表格時還能同時生成圖表。
相關的工作表函數 Excel 還提供了許多其他統計、財務和工程工作表函數。某些統計函數是內置函數，而其他函數只有在安裝了「分析工具庫」之後才能使用。
訪問數據分析工具 「分析工具庫」包括下述工具。要使用這些工具，請單擊「工具」菜單上的「數據分析」。如果沒有顯示「數據分析」命令，則需要載入「分析工具庫」載入項 （載入項：為 Microsoft Office 提供自定義命令或自定義功能的補充程序。）程序。
方差分析
方差分析工具提供了幾種方差分析工具。具體使用哪一種工具則根據因素的個數以及待檢驗樣本總體中所含樣本的個數而定。
方差分析：單因素 此工具可對兩個或更多樣本的數據執行簡單的方差分析。此分析可提供一種假設測試，該假設的內容是：每個樣本都取自相同基礎概率分布，而不是對所有樣本來說基礎概率分布都不相同。如果只有兩個樣本，則工作表函數 TTEST 可被平等使用。如果有兩個以上樣本，則沒有合適的 TTEST 歸納和「單因素方差分析」模型可被調用。
方差分析：包含重復的雙因素 此分析工具可用於當數據按照二維進行分類時的情況。例如，在測量植物高度的實驗中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如 A、B 和 C），並且也可能放在不同溫度的環境中（例如高和低）。對於這 6 對可能的組合 {化肥，溫度}，我們有相同數量的植物高度觀察值。使用此方差分析工具，我們可檢驗：
使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基礎總體；在此分析中，溫度可以被忽略。
不同溫度下的植物的高度是否取自相同的基礎總體；在此分析中，化肥可以被忽略。
是否考慮到在第 1 步中發現的不同品牌化肥之間的差異以及第 2 步中不同溫度之間差異的影響，代表所有 {化肥，溫度} 值的 6 個樣本取自相同的樣本總體。另一種假設是僅基於化肥或溫度來說，這些差異會對特定的 {化肥，溫度} 值有影響。
方差分析：無重復的雙因素 此分析工具可用於當數據按照二維進行分類且包含重復的雙因素的情況。但是，對於此工具，假設每一對值只有一個觀察值（例如，在上面的示例中的 {化肥，溫度} 值）。使用此工具我們可以應用方差分析的第 1 和 2 步檢驗：包含重復的雙因素情況，但沒有足夠的數據應用第 3 步的數據。
相關系數
CORREL 和 PEARSON 工作表函數可計算兩組不同測量值變數之間的相關系數，條件是當每種變數的測量值都是對 N 個對象進行觀測所得到的。（任何對象的任何丟失的觀測值都會引起在分析中忽略該對象。）系數分析工具特別適合於當 N 個對象中的每個對象都有多於兩個測量值變數的情況。它可提供輸出表和相關矩陣，並顯示應用於每種可能的測量值變數對的 CORREL（或 PEARSON）值。
與協方差一樣，相關系數是描述兩個測量值變數之間的離散程度的指標。與協方差的不同之處在於，相關系數是成比例的，因此它的值獨立於這兩種測量值變數的表示單位。（例如，如果兩個測量值變數為重量和高度，如果重量單位從磅換算成千克，則相關系數的值不改變）。任何相關系數的值必須介於 -1 和 +1 之間。
可以使用相關分析工具來檢驗每對測量值變數，以便確定兩個測量值變數的變化是否相關，即，一個變數的較大值是否與另一個變數的較大值相關聯（正相關）；或者一個變數的較小值是否與另一個變數的較大值相關聯（負相關）；還是兩個變數中的值互不關聯（相關系數近似於零）。
協方差
「相關」和「協方差」工具可在相同設置下使用，當您對一組個體進行觀測而獲得了 N 個不同的測量值變數。「相關」和「協方差」工具都可返回一個輸出表和一個矩陣，分別表示每對測量值變數之間的相關系數和協方差。不同之處在於相關系數的取值在 -1 和 +1 之間，而協方差沒有限定的取值范圍。相關系數和協方差都是描述兩個變數離散程度的指標。
「協方差」工具為每對測量值變數計算工作表函數 COVAR 的值。（當只有兩個測量值變數，即 N=2 時，可直接使用函數 COVAR，而不是協方差工具）在協方差工具的輸出表中的第 i 行、第 j 列的對角線上的輸入值就是第 i 個測量值變數與其自身的協方差；這就是用工作表函數 VARP 計算得出的變數的總體方差。
可以使用協方差工具來檢驗每對測量值變數，以便確定兩個測量值變數的變化是否相關，即，一個變數的較大值是否與另一個變數的較大值相關聯（正相關）；或者一個變數的較小值是否與另一個變數的較大值相關聯（負相關）；還是兩個變數中的值互不關聯（協方差近似於零）。
描述統計
「描述統計」分析工具用於生成數據源區域中數據的單變數統計分析報表，提供有關數據趨中性和易變性的信息。
指數平滑
「指數平滑」分析工具基於前期預測值導出相應的新預測值，並修正前期預測值的誤差。此工具將使用平滑常數 a，其大小決定了本次預測對前期預測誤差的修正程度。
注釋 0.2 到 0.3 之間的數值可作為合理的平滑常數。這些數值表明本次預測應將前期預測值的誤差調整 20% 到 30%。大一些的常數導致快一些的響應但會生成不可靠的預測。小一些的常數會導致預測值長期的延遲。
F-檢驗雙樣本方差
「F-檢驗雙樣本方差」分析工具通過雙樣本 F-檢驗，對兩個樣本總體的方差進行比較。
例如，您可在一次游泳比賽中對每兩個隊的時間樣本使用 F-檢驗工具。該工具提供空值假設的檢驗結果，該假設的內容是：這兩個樣本來自具有相同方差的分布，而不是方差在基礎分布中不相等。
該工具計算 F-統計（或 F-比值）的 F 值。F 值接近於 1 說明基礎總體方差是相等的。在輸出表中，如果 F < 1，則當總體方差相等且根據所選擇的顯著水平「F 單尾臨界值」返回小於 1 的臨界值時，「P(F <= f) 單尾」返回 F-統計的觀察值小於 F 的概率 Alpha。如果 F > 1，則當總體方差相等且根據所選擇的顯著水平，「F 單尾臨界值」返回大於 1 的臨界值時，「P(F <= f) 單尾」返回 F-統計的觀察值大於 F 的概率 Alpha。
傅立葉分析
「傅立葉分析」分析工具可以解決線性系統問題，並能通過快速傅立葉變換 (FFT) 進行數據變換來分析周期性的數據。此工具也支持逆變換，即通過對變換後的數據的逆變換返回初始數據。
直方圖
「直方圖」分析工具可計算數據單元格區域和數據接收區間的單個和累積頻率。此工具可用於統計數據集中某個數值出現的次數。
例如，在一個有 20 名學生的班裡，可按字母評分的分類來確定成績的分布情況。直方圖表可給出字母評分的邊界，以及在最低邊界和當前邊界之間分數出現的次數。出現頻率最多的分數即為數據集中的眾數。
移動平均
「移動平均」分析工具可以基於特定的過去某段時期中變數的平均值，對未來值進行預測。移動平均值提供了由所有歷史數據的簡單的平均值所代表的趨勢信息。使用此工具可以預測銷售量、庫存或其他趨勢。預測值的計算公式如下：
式中：
N 為進行移動平均計算的過去期間的個數
Aj 為期間 j 的實際值
Fj 為期間 j 的預測值
隨機數發生器
「隨機數發生器」分析工具可用幾個分布中的一個產生的獨立隨機數來填充某個區域。可以通過概率分布來表示總體中的主體特徵。
例如，可以使用正態分布來表示人體身高的總體特徵，或者使用雙值輸出的伯努利分布來表示擲幣實驗結果的總體特徵。
排位與百分比排位
「排位與百分比排位」分析工具可以產生一個數據表，在其中包含數據集中各個數值的順序排位和百分比排位。該工具用來分析數據集中各數值間的相對位置關系。該工具使用工作表函數 RANK 和 PERCENTRANK。RANK 不考慮重復值。如果希望考慮重復值，請在使用工作表函數 RANK 的同時，使用幫助文件中所建議的函數 RANK 的修正因素。
回歸分析
回歸分析工具通過對一組觀察值使用「最小二乘法」直線擬合來執行線性回歸分析。本工具可用來分析單個因變數是如何受一個或幾個自變數影響的。
例如，觀察某個運動員的運動成績與一系列統計因素的關系，如年齡、身高和體重等。可以基於一組已知的成績統計數據，確定這三個因素分別在運動成績測試中所佔的比重，使用該結果對尚未進行過測試的運動員的表現作出預測。
回歸工具使用工作表函數 LINEST。
抽樣分析
抽樣分析工具以數據源區域為總體，從而為其創建一個樣本。當總體太大而不能進行處理或繪制時，可以選用具有代表性的樣本。如果確認數據源區域中的數據是周期性的，還可以對一個周期中特定時間段中的數值進行采樣。
例如，如果數據源區域包含季度銷售量數據，則以四為周期進行取樣，將在輸出區域中生成與數據源區域中相同季度的數值。
t-檢驗
「雙樣本 t-檢驗」分析工具基於每個樣本檢驗樣本總體平均值是否相等。這三個工具分別使用不同的假設：樣本總體方差相等；樣本總體方差不相等；兩個樣本代表處理前後同一對象上的觀察值。
對於以下所有三個工具，t-統計值 t 被計算並在輸出表中顯示為「t Stat」。數據決定了 t 是負值還是非負值。假設基於相等的基礎總體平均值，如果 t < 0，則「P(T <= t) 單尾」返回 t-統計的觀察值比 t 更趨向負值的概率。如果 t >=0，則「P(T <= t) 單尾」返回 t-統計的觀察值比 t 更趨向正值的概率。「t 單尾臨界值」返回截止值，這樣，t-統計的觀察值將大於或等於「t 單尾臨界值」的概率就為 Alpha。
「P(T <= t) 雙尾」返回將被觀察的 t-統計的絕對值大於 t 的概率。「P 雙尾臨界值」返回截止值，這樣，被觀察的 t-統計的絕對值大於「P 雙尾臨界值」的概率就為 Alpha。
t-檢驗：雙樣本等方差假設 本分析工具可進行雙樣本學生 t-檢驗。此 t-檢驗窗體先假設兩個數據集取自具有相同方差的分布，故也稱作同方差 t-檢驗。可以使用此 t-檢驗來確定兩個樣本是否來自具有相同總體平均值的分布。
t-檢驗：雙樣本異方差假設 本分析工具可進行雙樣本學生 t-檢驗。此 t-檢驗窗體先假設兩個數據集取自具有不同方差的分布，故也稱作異方差 t-檢驗。如同上面的「等方差」情況，可以使用此 t-檢驗來確定兩個樣本是否來自具有相同總體平均值的分布。當兩個樣本中有截然不同的對象時，可使用此檢驗。當對於每個對象具有唯一一組對象以及代表每個對象在處理前後的測量值的兩個樣本時，則應使用下面所描述的成對檢驗。
用於確定統計值 t 的公式如下：
下列公式可用於計算自由度 df。因為計算結果一般不是整數，所以 df 的值被舍入為最接近的整數以便從 t 表中獲得臨界值。因為有可能為 TTEST 計算出一個帶有非整數 df 的值，所以 Excel 工作表函數 TTEST 使用計算出的、未進行舍入的 df 值。由於這些決定自由度（TTEST 函數的結果）的不同方式，此 t-檢驗工具將與「異方差」情況中不同。
t-檢驗：成對雙樣本平均值 當樣本中存在自然配對的觀察值時（例如，對一個樣本組在實驗前後進行了兩次檢驗），可以使用此成對檢驗。此分析工具及其公式可以進行成對雙樣本學生 t-檢驗，以確定取自處理前後的觀察值是否來自具有相同總體平均值的分布。此 t-檢驗窗體並未假設兩個總體的方差是相等的。
注釋 由此工具生成的結果中包含有合並方差，亦即數據相對於平均值的離散值的累積測量值，可以由下面的公式得到：
z-檢驗
「z-檢驗：雙樣本平均值」分析工具可對具有已知方差的平均值進行雙樣本 z-檢驗。此工具用於檢驗兩個總體平均值之間存在差異的空值假設，而不是單方或雙方的其它假設。如果方差已知，則應該使用工作表函數 ZTEST。
當使用「z-檢驗」工具時，應該仔細理解輸出。當總體平均值之間沒有差別時，「P(Z <= z) 單尾」是 P(Z >= ABS(z))，即與 z 觀察值沿著相同的方向遠離 0 的 z 值的概率。當總體平均值之間沒有差異時，「P(Z <= z) 雙尾」是 P(Z >= ABS(z) 或 Z <= -ABS(z))，即沿著任何方向（而非與觀察到的 z 值的方向一致）遠離 0 的 z 值的概率。雙尾結果只是單尾結果乘以 2。z-檢驗工具還可用於當兩個總體平均值之間的差異具有特定的非零值的空值假設的情況。
例如，可以使用此檢驗來確定兩種汽車之間的性能差異情況。