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SPSS能做Cochran-Armitage趨勢(shì)檢驗(yàn)嗎
2017-06-02
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SPSS能做Cochran-Armitage趨勢(shì)檢驗(yàn)嗎

Cochran-Armitage (CA) 趨勢(shì)檢驗(yàn)是一種用于分析1個(gè)二分類(lèi)變量和1個(gè)有序分類(lèi)變量關(guān)聯(lián)性的統(tǒng)計(jì)方法，由Cochran和Armtiage創(chuàng)建和完善。線(xiàn)性趨勢(shì)檢驗(yàn)中最常用的一種方法就是Cochran-Armitage趨勢(shì)檢驗(yàn)。因?yàn)槎诸?lèi)變量和有序分類(lèi)變量可以列聯(lián)表的形式表示，所以很多人將針對(duì)于這類(lèi)資料的趨勢(shì)檢驗(yàn)稱(chēng)為趨勢(shì)卡方檢驗(yàn)。

常見(jiàn)的應(yīng)用例子應(yīng)該是研究不同等位基因與疾病的關(guān)系，比如橫斷面研究不同基因型aa\Aa\AA對(duì)應(yīng)的某病的患病率。假設(shè)資料如下：

SPSS中的趨勢(shì)檢驗(yàn)LLA 

那么，我們常用的SPSS統(tǒng)計(jì)軟件該如何進(jìn)行此分析？很多SPSS的軟件教程書(shū)籍中都可能有一章節(jié)為“趨勢(shì)卡方檢驗(yàn)”，它們選用Crosstabs過(guò)程中的線(xiàn)性關(guān)系Linear-by-Linear Association (LLA)統(tǒng)計(jì)量完成，該操作過(guò)程同卡方分析。結(jié)果如下圖，雙側(cè)近似P值為0.023<0.05，可以認(rèn)為基因型純度與疾病患病之間存在線(xiàn)性趨勢(shì)。

CA與LLA的區(qū)別 

但近日有位朋友拿著reviewer的意見(jiàn)找我說(shuō)，他們要求把Linear-by-Linear Association改為Cochran-Armitage Trend Test，那么，兩者的區(qū)別在哪？SPSS軟件的Cochran-Armitage趨勢(shì)檢驗(yàn)究竟如何操作？

兩者究竟是有所區(qū)別的，下面看看來(lái)自SPSS軟件公司Principal Support Statistician and Manager of Statistical Support部門(mén)的答復(fù)：“The linear by linear association chi^2 statistic in CROSSTABS is one version of a trend test. A logistic regression is another option.SPSS doesn't offer specifically the Cochran-Armitage trend test, which is based on a linear probability model rather than a linear logistic model, but running a linear regression will produce a p-value that's reasonably close to what you'd get if you went to the trouble of calculating that statistic.”大概意思就是SPSS尚不提供Cochran-Armitage趨勢(shì)檢驗(yàn)，Linear-by-Linear Association可以得到近似的結(jié)果。

CA趨勢(shì)檢驗(yàn)在SAS與R中實(shí)現(xiàn) 

SAS代碼及結(jié)果

proc freq;

tablerow*col /trend;

weightn;

run;

雙側(cè)P值為0.0224與SPSS中的Linear-by-Linear Association結(jié)果(0.023)接近。

R代碼及結(jié)果

library(CATT)

tbl=matrix(c(20,10,20,20,20,30),ncol=3)

CATT(table=tbl)

雙側(cè)P值為0.0224與SAS的結(jié)果完全一樣。

所以，無(wú)論是Linear-by-Linear Association，還是Cochran-Armitage，兩種方法都是可以采用的，只要在文章中指明用的是什么方法就好，它們都可以得到線(xiàn)性趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)結(jié)論。

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