① 男 当兵的要求 还有体检的项目 达标 标准有哪些
当兵体检包括： 外科： 第一条 身长、体重不低于下列标准合格： （一）男性： 陆勤、潜艇、水面舰艇人员（含海军陆战队员，以下各条均同），空降兵，坦克乘员，身长162厘米（坦克乘员不超过175厘米），体重50千克。 潜水员，身长168厘米（不超过185厘米），体重54千克。 边远地区的少数民族陆勤人员身长可放宽至158厘米，体重可放宽至48千克。 （二）女性：身长158厘米，体重45千克。 （三）过于肥胖或瘦弱者，不合格。 第二条 外伤所致的颅骨缺损、骨折、凹陷、颅内异物存留等，颅脑外伤后遗症，颅脑畸形，颅脑手术史，不合格。 第三条 颈强直，不能自行矫正的斜颈，三度单纯性甲状腺肿，结核性淋巴结炎不合格。 第四条 骨、关节、滑囊、腱鞘疾病或损伤及其后遗症，骨、关节畸形，习惯性脱臼，脊柱慢性疾病，慢性腰腿痛，不合格。 下列情况合格： （一）轻度胸廓畸形（潜水员除外）；可自行矫正的轻度脊柱侧弯、驼背。 （二）单纯性骨折，治愈一年后，复位良好，无功能障碍及后遗症。 （三）大骨节病仅指（趾）关节粗大，无自觉症状，无功能障碍，陆勤人员合格。 第五条 两下肢不等长超过2厘米，膝内翻股骨内髁间距离和膝外翻胫骨内踝间距离超过7厘米（空降兵超过4厘米），或虽在上述规定范围内但步态异常，不合格。 第六条 影响功能的指（趾）残缺、畸形、足底弓完全消失的扁平足，影响长途行走的鸡眼、胼胝、重度皲裂症，不合格。 第七条 恶性肿瘤，影响面容或功能的各部位良性肿瘤、囊肿、瘢痕、瘢痕体质不合格。 第八条 脉管炎，动脉瘤，重度下肢静脉曲张、精索静脉曲张，不合格。 第九条 有胸、腹腔手术史，疝，脱肛，肛痿，陈旧性肛裂，环状痔，混合痔（直径大于0.5厘米或超过二个），经常发炎、出血的内外痔，不合格。 阑尾炎手术后半年以上，腹股沟疝、股疝手术后一年以上无后遗症，各类人员合格。 第十条 泌尿生殖系统炎症、结核、结石等疾病或损伤及其后遗症，影响功能的生殖器官畸形或发育不全，隐睾，不合格。 下列情况合格： （一）无自觉症状的轻度非交通性精索鞘膜积液（不大于健侧睾丸），睾丸鞘膜积液（包括睾丸在内部不大于健侧睾丸一倍）。 （二）交通性鞘膜积液，手术治愈后一年以上无复发、无后遗症。 （三）无压痛、无自觉症状的精索、副睾小结节（不超过二个，直径小于0.5厘米）。 第十一条 腋臭、头癣，泛发性体癣，疥疮，慢性湿疹，，慢性寻麻疹，神经性皮炎，白癜风，银屑病，与传染性麻风病人有密切接触史（共同生活）及其它有传染性或难以治愈的皮肤病，影响面容的血管痣和色素痣，不合格。 下列情况合格： (一) 轻度腋臭（潜艇、水面舰艇人员、潜水员、坦克乘员除外）。 (二) 局限性神经性皮炎（直径不超过3厘米），孤立散在的白癜风（着夏装 非裸露部位）、花斑癣、股癣，轻度手（足）癣、指（趾）癣、冻疮。 第十二条 淋病，梅毒，软下疳和性病淋巴肉芽肿，非淋球菌性尿道炎，尖锐湿疣，艾滋病及病毒携带者，不合格。 内科： 第十三条 血压超出下述范围，不合格。 收缩压：12.00--18.66千帕（96--140毫米汞柱）； 舒张压：8.0--11.46千帕（60--86毫米汞柱）。 第十四条 器质性心脏、血管疾病，不合格。 下列情况合格： （一）卧位听诊，心脏收缩期杂音经改变体位反复听诊确系生理性，合格。 （二）偶发的期前收缩，一分钟不超过三次，确无心脏病变者。 （三）心率每分钟56至110次之间。 潜水员、空降兵和补入高原地区的新兵，上述三项从严掌握。 第十五条 慢性支气管炎，支气管哮喘，肺结核，结核性胸膜炎及其它呼吸系统慢性疾病，不合格。 下列情况合格： （一）孤立孤立散在的钙化点，数量在3个以下，直径不超过0.5厘米，密度高，边缘清晰，周围无浸润现象。 （二）肺纹理增强不超过中带、数量少、纤细、分布均匀、无扭曲变形。 第十六条 胃、十二指肠、肝脏、胆囊、脾脏、胰腺疾病，细菌性痢疾，慢性肠炎，内脏下垂，腹部包块，不合格。 下列情况合格： （一）仰卧位，平静呼吸，在右锁骨中线肋缘下扪到肝脏不超过1.5厘米（剑突下不超过3厘米），质软，边薄，平滑，无触痛、叩击痛，肝上界在正常范围，无贫血，营养状况良好 （二）五年前患过甲型病毒性肝炎，治愈后再未复发，无症状和体征者。 （三）既往患过疟疾、血吸虫病、黑热病引起的脾脏肿大，在左肋缘下不超过1厘米，无自觉症状，无贫血，营养状况良好。 （四）肝、脾同时触及，符合上述（一）、（三）两项，陆勤人员、空降兵合格。 第十七条 肝功能和乙型肝炎表面抗原检查，具有下列情况之一者不合格。 （一）谷丙转氨酶改良金氏法180单位以上或赖氏法40单位以上。 （二）谷丙转氨酶改良金氏法130单位以上或赖氏法25单位以上，并伴有麝香草酚浊度试验超过6单位或硫酸锌浊度试验超过12单位。 （三）乙型肝炎表面抗原反向被动血凝法滴度大于1：16。 第十八条 泌尿、血液、内分泌及代谢系统疾病，结缔组织疾病，不合格。 第十九条 钩虫病（伴有贫血），慢性疟疾，血吸虫病，黑热病，阿米巴痢疾，丝虫病，不合格， 丝虫病治愈半年以上，疟疾、黑热病、血吸虫病、阿米巴痢疾、钩端螺旋体病治愈两年以上无后遗症，全身情况良好，能担负重体力劳动，合格。 第二十条 有癫痫病、精神病、梦游、晕劂史及神经官能症、智力低下、遗尿症，不合格 下列情况合格： （一）食物或药物中毒所引起的短时精神障碍，治愈后无后遗症。 （二）十三周岁后未发生过遗尿。 第二十一条 中枢神经系统及周围神经系统疾病及其后遗症，不合格。 第二十二条 口吃，不合格。 轻度口吃（一句话中有两个字重复两次），除潜艇人员、潜水员、坦克乘员外，合格。 耳、鼻、喉科： 二十三条 嗅觉丧失，不合格。 嗅觉迟钝，各类人员合格（防化兵除外）。 第二十四条 听力，每侧耳语低于5米，不合格。 一侧耳语5米、它侧不低于3米，陆勤人员合格。 第二十五条 眩晕症，重度晕车、晕船，不合格。 轻度晕车、晕船，陆勤人员合格。 第二十六条 耳廓畸形，外耳道闭锁，反复发炎的耳前瘘管，耳廓、外耳道湿疹，耳霉菌病，不合格。 轻度耳霉菌病，陆勤人员合格。 第二十七条：鼓膜穿孔，化脓性中耳炎，乳突炎及其它难以治愈的耳病，不合格。 鼓膜内陷，鼓膜粘连、萎缩、瘢痕、石灰沉着，陆勤、水面舰艇人员、坦克乘员合格。 鼓膜轻度内陷，鼓膜瘢痕或石灰沉着不超过鼓膜的三分之一，耳气压功能及鼓膜活动良好，潜艇人员、空降兵合格。 第二十八条 鼻畸形，慢性副鼻窦炎，重度肥厚性鼻炎，萎缩性鼻炎、鼻息肉，中鼻甲息肉样变及其它影响鼻功能的慢性鼻病，不合格。 不影响副鼻窦引流的中鼻甲肥大，中鼻道有少量粘液脓性分泌物，轻度萎缩性鼻炎，陆勤人员、空降兵、坦克乘员合格。 第二十九条 慢性扁桃体炎，影响吞咽、发音功能难以治愈的咽、喉疾病，不合格。 眼科： 第三十条 视力，低于下列标准不合格： （一）陆勤人员：右眼裸眼视力4.9，左眼裸眼视力4.8。 （二）潜艇、水面舰艇人员、潜水员、空降兵、坦克乘员每一眼裸眼视5.0。 高中、职业高中、中专毕业生视力可放宽至4.9。 第三十一条 色觉异常，不合格。 能够识别红、绿、黄、蓝、紫各单色者，陆勤人员合格。 第三十二条 影响眼功能的眼睑、睑缘、结膜、泪器疾病，不合格。 假性翼状胬肉，深入角膜不超过2毫米，陆勤学员合格。 第三十三条 眼球突出，眼球震颤，眼肌疾病，不合格。 共同性内、外斜视在15度以内，陆勤学员合格。 第三十四条 角膜、巩膜、虹膜睫状体疾病，瞳孔变形、运动障碍，不合格。 不影响视力的角膜云翳，各类人员合格。 第三十五条 晶状体、玻璃体、脉络膜、视神经疾病，青光眼，不合格。 先天性少数散在的晶状体小混浊点，各类人员合格。 口腔科： 第三十六 三度龋齿、齿缺失并列在一起的超过二个，不在一起的超过三个；颌关节疾病，重度牙周病及影响咀嚼功能的口腔疾病，不合格。 第三十七条 切牙、尖牙、双尖牙缺损，超咬合超过0.5厘米，开咬合超过0.3厘米，深复合超过三分之二，反咬合，牙列不齐，轻度牙周病，潜艇人员、潜水员不合格。 下列情况合格： （一）上下两侧三、四齿咬合相距0.3厘米以内。 （二）切牙缺失一个固定义齿修复后功能良好。 （三）个别切牙牙列不齐或重迭。 （四）不影响咬合的上颌侧切牙反咬合。 第三十八条 慢性腮腺炎，腮腺囊肿，不合格。 妇科： 第三十九条 外生殖器发育异常，功能性子宫出血，生殖器官结核，肿块，慢性盆腔炎，不合格。 第四十条 各期妊娠，不合格。
② excel t检验计算函数
Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。
相关的工作表函数 Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。
访问数据分析工具 “分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项 （加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。
方差分析
方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。
方差分析：单因素 此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数 TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的 TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。
方差分析：包含重复的双因素 此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如 A、B 和 C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这 6 对可能的组合 {化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验：
使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，温度可以被忽略。
不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可以被忽略。
是否考虑到在第 1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第 2 步中不同温度之间差异的影响，代表所有 {化肥，温度} 值的 6 个样本取自相同的样本总体。另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特定的 {化肥，温度} 值有影响。
方差分析：无重复的双因素 此分析工具可用于当数据按照二维进行分类且包含重复的双因素的情况。但是，对于此工具，假设每一对值只有一个观察值（例如，在上面的示例中的 {化肥，温度} 值）。使用此工具我们可以应用方差分析的第 1 和 2 步检验：包含重复的双因素情况，但没有足够的数据应用第 3 步的数据。
相关系数
CORREL 和 PEARSON 工作表函数可计算两组不同测量值变量之间的相关系数，条件是当每种变量的测量值都是对 N 个对象进行观测所得到的。（任何对象的任何丢失的观测值都会引起在分析中忽略该对象。）系数分析工具特别适合于当 N 个对象中的每个对象都有多于两个测量值变量的情况。它可提供输出表和相关矩阵，并显示应用于每种可能的测量值变量对的 CORREL（或 PEARSON）值。
与协方差一样，相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。与协方差的不同之处在于，相关系数是成比例的，因此它的值独立于这两种测量值变量的表示单位。（例如，如果两个测量值变量为重量和高度，如果重量单位从磅换算成千克，则相关系数的值不改变）。任何相关系数的值必须介于 -1 和 +1 之间。
可以使用相关分析工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联（负相关）；还是两个变量中的值互不关联（相关系数近似于零）。
协方差
“相关”和“协方差”工具可在相同设置下使用，当您对一组个体进行观测而获得了 N 个不同的测量值变量。“相关”和“协方差”工具都可返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。
“协方差”工具为每对测量值变量计算工作表函数 COVAR 的值。（当只有两个测量值变量，即 N=2 时，可直接使用函数 COVAR，而不是协方差工具）在协方差工具的输出表中的第 i 行、第 j 列的对角线上的输入值就是第 i 个测量值变量与其自身的协方差；这就是用工作表函数 VARP 计算得出的变量的总体方差。
可以使用协方差工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联（负相关）；还是两个变量中的值互不关联（协方差近似于零）。
描述统计
“描述统计”分析工具用于生成数据源区域中数据的单变量统计分析报表，提供有关数据趋中性和易变性的信息。
指数平滑
“指数平滑”分析工具基于前期预测值导出相应的新预测值，并修正前期预测值的误差。此工具将使用平滑常数 a，其大小决定了本次预测对前期预测误差的修正程度。
注释 0.2 到 0.3 之间的数值可作为合理的平滑常数。这些数值表明本次预测应将前期预测值的误差调整 20% 到 30%。大一些的常数导致快一些的响应但会生成不可靠的预测。小一些的常数会导致预测值长期的延迟。
F-检验双样本方差
“F-检验双样本方差”分析工具通过双样本 F-检验，对两个样本总体的方差进行比较。
例如，您可在一次游泳比赛中对每两个队的时间样本使用 F-检验工具。该工具提供空值假设的检验结果，该假设的内容是：这两个样本来自具有相同方差的分布，而不是方差在基础分布中不相等。
该工具计算 F-统计（或 F-比值）的 F 值。F 值接近于 1 说明基础总体方差是相等的。在输出表中，如果 F < 1，则当总体方差相等且根据所选择的显着水平“F 单尾临界值”返回小于 1 的临界值时，“P(F <= f) 单尾”返回 F-统计的观察值小于 F 的概率 Alpha。如果 F > 1，则当总体方差相等且根据所选择的显着水平，“F 单尾临界值”返回大于 1 的临界值时，“P(F <= f) 单尾”返回 F-统计的观察值大于 F 的概率 Alpha。
傅立叶分析
“傅立叶分析”分析工具可以解决线性系统问题，并能通过快速傅立叶变换 (FFT) 进行数据变换来分析周期性的数据。此工具也支持逆变换，即通过对变换后的数据的逆变换返回初始数据。
直方图
“直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数。
例如，在一个有 20 名学生的班里，可按字母评分的分类来确定成绩的分布情况。直方图表可给出字母评分的边界，以及在最低边界和当前边界之间分数出现的次数。出现频率最多的分数即为数据集中的众数。
移动平均
“移动平均”分析工具可以基于特定的过去某段时期中变量的平均值，对未来值进行预测。移动平均值提供了由所有历史数据的简单的平均值所代表的趋势信息。使用此工具可以预测销售量、库存或其他趋势。预测值的计算公式如下：
式中：
N 为进行移动平均计算的过去期间的个数
Aj 为期间 j 的实际值
Fj 为期间 j 的预测值
随机数发生器
“随机数发生器”分析工具可用几个分布中的一个产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。
例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。
排位与百分比排位
“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表，在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。该工具使用工作表函数 RANK 和 PERCENTRANK。RANK 不考虑重复值。如果希望考虑重复值，请在使用工作表函数 RANK 的同时，使用帮助文件中所建议的函数 RANK 的修正因素。
回归分析
回归分析工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合来执行线性回归分析。本工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。
例如，观察某个运动员的运动成绩与一系列统计因素的关系，如年龄、身高和体重等。可以基于一组已知的成绩统计数据，确定这三个因素分别在运动成绩测试中所占的比重，使用该结果对尚未进行过测试的运动员的表现作出预测。
回归工具使用工作表函数 LINEST。
抽样分析
抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。
例如，如果数据源区域包含季度销售量数据，则以四为周期进行取样，将在输出区域中生成与数据源区域中相同季度的数值。
t-检验
“双样本 t-检验”分析工具基于每个样本检验样本总体平均值是否相等。这三个工具分别使用不同的假设：样本总体方差相等；样本总体方差不相等；两个样本代表处理前后同一对象上的观察值。
对于以下所有三个工具，t-统计值 t 被计算并在输出表中显示为“t Stat”。数据决定了 t 是负值还是非负值。假设基于相等的基础总体平均值，如果 t < 0，则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向负值的概率。如果 t >=0，则“P(T <= t) 单尾”返回 t-统计的观察值比 t 更趋向正值的概率。“t 单尾临界值”返回截止值，这样，t-统计的观察值将大于或等于“t 单尾临界值”的概率就为 Alpha。
“P(T <= t) 双尾”返回将被观察的 t-统计的绝对值大于 t 的概率。“P 双尾临界值”返回截止值，这样，被观察的 t-统计的绝对值大于“P 双尾临界值”的概率就为 Alpha。
t-检验：双样本等方差假设 本分析工具可进行双样本学生 t-检验。此 t-检验窗体先假设两个数据集取自具有相同方差的分布，故也称作同方差 t-检验。可以使用此 t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。
t-检验：双样本异方差假设 本分析工具可进行双样本学生 t-检验。此 t-检验窗体先假设两个数据集取自具有不同方差的分布，故也称作异方差 t-检验。如同上面的“等方差”情况，可以使用此 t-检验来确定两个样本是否来自具有相同总体平均值的分布。当两个样本中有截然不同的对象时，可使用此检验。当对于每个对象具有唯一一组对象以及代表每个对象在处理前后的测量值的两个样本时，则应使用下面所描述的成对检验。
用于确定统计值 t 的公式如下：
下列公式可用于计算自由度 df。因为计算结果一般不是整数，所以 df 的值被舍入为最接近的整数以便从 t 表中获得临界值。因为有可能为 TTEST 计算出一个带有非整数 df 的值，所以 Excel 工作表函数 TTEST 使用计算出的、未进行舍入的 df 值。由于这些决定自由度（TTEST 函数的结果）的不同方式，此 t-检验工具将与“异方差”情况中不同。
t-检验：成对双样本平均值 当样本中存在自然配对的观察值时（例如，对一个样本组在实验前后进行了两次检验），可以使用此成对检验。此分析工具及其公式可以进行成对双样本学生 t-检验，以确定取自处理前后的观察值是否来自具有相同总体平均值的分布。此 t-检验窗体并未假设两个总体的方差是相等的。
注释 由此工具生成的结果中包含有合并方差，亦即数据相对于平均值的离散值的累积测量值，可以由下面的公式得到：
z-检验
“z-检验：双样本平均值”分析工具可对具有已知方差的平均值进行双样本 z-检验。此工具用于检验两个总体平均值之间存在差异的空值假设，而不是单方或双方的其它假设。如果方差已知，则应该使用工作表函数 ZTEST。
当使用“z-检验”工具时，应该仔细理解输出。当总体平均值之间没有差别时，“P(Z <= z) 单尾”是 P(Z >= ABS(z))，即与 z 观察值沿着相同的方向远离 0 的 z 值的概率。当总体平均值之间没有差异时，“P(Z <= z) 双尾”是 P(Z >= ABS(z) 或 Z <= -ABS(z))，即沿着任何方向（而非与观察到的 z 值的方向一致）远离 0 的 z 值的概率。双尾结果只是单尾结果乘以 2。z-检验工具还可用于当两个总体平均值之间的差异具有特定的非零值的空值假设的情况。
例如，可以使用此检验来确定两种汽车之间的性能差异情况。