SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗

最新推荐文章于 2025-09-13 10:11:30 发布
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本文介绍了Cochran-Armitage趋势检验，一种用于分析二分类变量和有序分类变量关联性的统计方法。尽管SPSS的CROSSTABS过程中的Linear-by-Linear Association可以提供近似结果，但SPSS本身并不直接支持Cochran-Armitage趋势检验。SAS和R提供了实现Cochran-Armitage趋势检验的方法，并给出了相应的代码示例。文章强调，无论是使用哪种方法，关键在于明确所采用的趋势检验类型。

SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗

Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法，由Cochran和Armtiage创建和完善。线性趋势检验中最常用的一种方法就是Cochran-Armitage趋势检验。因为二分类变量和有序分类变量可以列联表的形式表示，所以很多人将针对于这类资料的趋势检验称为趋势卡方检验。

常见的应用例子应该是研究不同等位基因与疾病的关系，比如横断面研究不同基因型aa\Aa\AA对应的某病的患病率。假设资料如下：

SPSS中的趋势检验LLA 

那么，我们常用的SPSS统计软件该如何进行此分析？很多SPSS的软件教程书籍中都可能有一章节为“趋势卡方检验”，它们选用Crosstabs过程中的线性关系Linear-by-Linear Association (LLA)统计量完成，

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】卡方检验
qq_36130719的博客
07-17 4310
在介绍卡方检验之前，我们首先需要介绍一种统计学思想“假设检验”，其基本逻辑是：根据所获样本，运用统计学方法对总体的某种假设作出检验和判断.假设检验又可分为参数假设检验和非参数假设检验，而列联表的独立性检验（又称卡方检验）就是非参数假设检验的一种.我们首先明确卡方检验最基本的目的：“卡方检验主要用于分析两个分类变量的相关关系.所谓分类变量，指的是取值为离散值的变量，比如“性别”就是一个分类变量，它的取值只有“男”和“女”.
Cochran-Armitage 检验：Cochran-Armitage 检验比例趋势-matlab开发
05-30
对比例趋势执行 Cochran-Armitage 卡方检验
cocharan-Armitage trend test
an05423833476591的博客
08-22 1146
Cochran-Armitage trend test是我们常说的趋势卡方检验，一般是针对基因型的2*3列联表的。譬如说三种基因型，如果按照某一个allele来看，可以有0、1、2个拷贝，是有序的，我们要观察随着allele数目的增多，发病的比例是否有差异，那么就要用Trend test。而Pearson卡方则不考虑该有序关系，只是简单的比较两个组中某一个allele的频率分布有无差异。...
Cochran-Armitag (CAT)趋势检验在关联分析中的应用
XIAOFEI@IDO
06-12 6736
1. 概述 Cochran-Armitage trend test，简称为CAT趋势检验，是由William Cochran和Peter Armitage提出的一种分析两个分类变量关联性的检验方法， 区别于卡方检验，该方法要求 其中一个分类变量必须只有两个类别， 另外一个变量则是一个有序的分类变量。 简而言之，该方法适用于处理 2 x K 的分类数据，这里的K是一个有序变量, K最小值为3。该方法用来探究有序变量在各组中的发生率和对应的排序之间是否存在线性关系，有点类似逻辑回归。 2. 示例 下
R语言cochran_armitage检验
医学和生信笔记的博客
11-13 2169
现在我们想要了解某种药物剂量和疗效之间的关系，药物剂量有50mg，100mg，200mg，300mg，500mg，5个水平，疗效分为有效/无效两个水平。但有时数据除了我们研究的变量外，还混杂或隐含了其它的变量，如果将这些变量纳入分析中，则有可能得出完全不同的结论，著名的。检验是一种线性趋势检验，常用于自变量是有序分类变量，而因变量是二分类变量的资料，可以用来检验自变量和因变量存不存在线性趋势。换句话说，在2 x 2表格数据的基础上，引入了第三个分类变量，称之为混杂变量。可以进行两个变量的CMH检验。
p for trend 趋势性检验及spss实现
weixin_70230373的博客
10-09 1万+
P for trend是回归模型中线性趋势性检验的结果，P for trend主要是用来检验自变量X的变化与因变量Y的变化之间是否存在一定的线性变化趋势。
卡方线性趋势检验_趋势性卡方检验专题讨论
weixin_39947314的博客
12-23 5353
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卡方线性趋势检验_卡方--有感
weixin_30035343的博客
01-16 3753
2×2两随机样本：SPSS，交叉表，chi square配对：SPSS，交叉表，kappa，McNemarR×C1，双向无序：1.1比较多个构成比或率 ：SPSS，cross table ，chi square1.2比较两变量的关联性，chi square 及Pearson列联系数2，单向有序2.1 若比较分组变量(年龄，有序)的指标变量(血型，无序)的血型构成，chi square2.2比较分组...
2024-06-06 初级SAS学习笔记16(Statistics)
ddjdd1234的博客
06-07 1737
也可以使用下列分布修改。MEASURES 输出表示关联强度的指标，如person and spearman 相关系数，gamma，kendall's tau-b,Stuart's tau-c,Somer's D,lambda, odds ration(OR),risk ration,及其置信区间。CI=type 设置标准差的置信区间计算方法，默认是EQUAL，上下限置信区间宽度是相等的，另一个取值是UMPU和NONE，NONE表示不输出标准差的置信区间。
spss方差分析_用SPSS做方差分析趋势检验
weixin_39535125的博客
12-09 2329
我之前写的所有方差分析的案例文章，均没有提及趋势检验，当我们的数据分析中有这样的需求之时，自然而然的就会想到应该考察一下是不是存在某种趋势。比如：小孩子在成长过程中，随着年龄的增长，ta的身高、坐高等测量数据会随之变化，一直到发育成熟。假设年龄段是自变量，身高是因变量，来考察年龄之于身高的关系，注意，5岁龄、6岁龄、7岁龄，年龄段是个有序分类变量，那我们就会想，年龄段和身高是不是线性关系...
卡方线性趋势检验_SPSS：趋势卡方检验
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12-23 7896
SPSS：趋势卡方检验毕业季接近尾声，通过答辩的各位同学们即将开始新的旅程。回顾论文点滴，想必既有心酸又充满欣慰。回顾毕业生咨询论文写作得到一个启示与各位分享：论文完成的过程也是还原临床研究的过程，论文收集资料后进行统计分析时，可以用的统计方法有很多，至于用什么统计方法，决定于临床研究的目的。举个例子：某同学收集到一些数据：近五年某医院胃镜报告提示胃溃疡的男性、女性患者人数，根据数据得到类似下面的...
Cochran-Armitage趋势检验在关联分析中的应用
庐州月光的博客
09-26 3312
欢迎关注”生信修炼手册”!Cochran-Armitage trend test，简称为CAT趋势检验，是由William Cochran和Peter Armitage提出的一种分析两个...
卡方线性趋势检验_spss 卡方的线性趋势检验如何做?
weixin_39630999的博客
12-23 4068
Analyze—Descriptive Statistics-Crosstabs过程，分别放入两个变量，然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae，完成后会出现卡方独立性检验结果，其中有Linear-by-Linear Association一项，应该就是你所谓的卡放线性趋势检验。不过你的数据格式：阶段 恶性 正常1 114 262 81 473 182 175是这样的话是没法直接在...
R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图实践技术应用
weixin_60784949的博客
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R 语言的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。课程的主要特点为聚焦生态学研究领域，从R语言基础操作和作图、数据准备整理，到各种数量分析方法的应用情景分析，实现从数据整理到分析结果展示的完整科学研究数据分析过程，将《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型》、《回归及混合效应模型》、《结构方程模型》及《统计结果作图》进行了组合（7合1）。本课程不仅适合R语言和生物群落（生态）数据统计分析的初学者，同样适合有高阶应用需求的研究生和科研人员。
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【科研绘图系列】R语言绘制散点图以及线性回归拟合曲线图
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专注生信领域
09-13 262
这段代码展示了从数据导入、预处理到可视化的完整流程。通过导入多个数据集，代码对数据进行了筛选、转换和汇总，生成了用于分析的数据集。在预处理阶段，代码计算了不同排放情景下的生物量变化，并对环境变量进行了分析。在可视化阶段，代码生成了多个图表，展示了分裂率与温度、磷酸盐、光照和硝酸盐的关系，特别关注了高温区域的数据点。整个流程清晰、逻辑严谨，为生态学和环境科学领域的研究提供了有力的支持。
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