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趋势性检验(trend test)是很重要的方法!

比如下图,可是说明骨密度在年龄上存在着趋势。

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一、概念

趋势性检验的概念非常简单,顾名思义,检验结局变量(Y)是否随着分组变量(X)呈现一定的线性或者倾向性的改变,最为典型的是药物剂量反应的关系。我们可以检验,随着药物剂量的增加,患者的病情是否进一步加重或改善,死亡率或生存活率是否发生一定方向的改变,这种改变经过统计学分析如果具有统计学差异,那么可以认为趋势成立。

趋势检验根据结局变量Y的特点其方法可分为两类,我们各自具体来看具体方法。

二、定量资料的趋势检验

定量资料的趋势性检验总的来说采用的方法就是线性回归的方法了,在统计软件SPSS中,可以通过简单的操作完成,具体在方差分析分析模块。

来来来,我们来分析年龄与骨密度的趋势关系。

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第一,我们可以简单做一个方差分析, P =0.057, 没有发现统计学差异, 虽然从数字是来看,貌似有一定的差别。

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第二,线性趋势在哪里呢?方差分析 —“对比”—多项式、线性, The test for trend was performed with a polynominal contrast procedure, 结果是P=0.008, 具有统计学差异。有点神奇吧?方差分析没有统计学差异,而在趋势性检验中却有统计学差异,这对于有些研究来说,是一个极好的方法。

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就是这么简单!

三、分类资料的趋势性检验

首先,我们来看两组数据

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这一组是什么形式数据?也就是传统意义的单向有序资料,采用什么方法分析?当然秩和检验方法。

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第二组呢?分组组别之间是存在着等级,另外一类的单向有序分类资料,应该采用什么方法呢?

1.第一,复杂的方法—-采用logistic回归分析,Y是,X什么,就可以证明着X发生变化,Y发生了什么样情况的变化,用于OR值的趋势性分析!这种方法其实我们已经介绍过:一文学会P trend计算,帮助你发表高分SCI论文!

2.第二,简单的方法,卡方趋势检验!

我们来学习下卡方趋势检验!

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四、总结

别看趋势检验一般不是不是医学统计学课程内容,但是如果你们注意看,高质量的 SCI 收录论文,凡是实验组别存在着剂量梯度或暴露水平梯度的,都会求一个 Ptrend值 。希望各位聚焦下。当然除了本文紫外,其它的趋势检验方法有一些比如在遗传流行病学用的多一些的 Cochran-Armitage 方法,和卡方趋势检验比较相似,各位可以自学。

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