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常用的几种趋势检验方法

作者:张华,赵一鸣 来源:临床流行病学和循证医学 日期:2018-10-24
导读

         趋势检验在临床研究中用得并不太多,但却非常重要。如果能证明各等级间存在线性趋势(如剂量-反应关系或剂量-效应关系),那么该研究的证据等级非常高。最新的GRADE分级将剂量-反应关系放在较高等级。想想也是,两组间存在差异可能是偶然抽样得到的结果,也可能是系统误差导致的。但如果实际上没有等级趋势,抽样样本发现某种趋势的可能性要小很多。

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        趋势检验在临床研究中用得并不太多,但却非常重要。如果能证明各等级间存在线性趋势(如剂量-反应关系或剂量-效应关系),那么该研究的证据等级非常高。最新的GRADE分级将剂量-反应关系放在较高等级。想想也是,两组间存在差异可能是偶然抽样得到的结果,也可能是系统误差导致的。但如果实际上没有等级趋势,抽样样本发现某种趋势的可能性要小很多。

        随着统计软件功能的强大,很多人习惯通过各种模型回答趋势性问题,比如,回归分析就是最常用的趋势分析方法。通常的做法是用线性回归拟合直线,然后再通过检验验证线型假设的合理性,如果检验通过,则表示回归模型是合适的,线型趋势是存在的。如果模型没有通过检验,我们只能否定存在线型趋势,而不能否定其他趋势。

        趋势检验是对等级资料或剂量反应关系资料进行假设检验的一种方法,属于卡方检验的一种,它主要用来检验在两组等级资料内部构成之间的差别是否有显着性,以及两组变量间有无相关关系等。常用的趋势检验有以下几种。

        Cochran-Armitage趋势检验

        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(等级变量)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用列联表的形式表示,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。虽然SPSS尚不提供Cochran-Armitage趋势检验,但Linear-by-Linear Association(线性关系)可以得到近似的结果,操作过程同卡方检验。在R中可使用“CATT”程序包进行统计分析。

        Mann-Kendall趋势检验

        Mann-Kendall趋势检验法是对于一组数据(一般是时间序列数据),识别其一系列趋势的非参数检验,例如是否逐年下降,也可以适用周期性趋势。其特点表现为:(1)无需对数据系列进行特定的分布检验,对于极端值也可纳入进行趋势检验;(2)允许数据系列有缺失值;(3)主要分析相对数量级而不是数字本身,这使得微量值或低于检测范围的值也可以参与分析;(4)在时间序列分析中,无需指定是否是线性趋势。Mann-Kendall趋势检验可以使用R程序包“trend”实现。

        Kendall's tau-b等级相关

        Kendall's tau-b等级相关用于两组等级变量的相关分析(趋势分析),可用于反映分类变量的相关性。Kendall's tau-b系数取值范围在-1至1之间,此检验适合于R×R的情况,即等级变量类别的数量是一样的(如轻中重和1级、2级、3级)Kendall's tau-b等级相关可以在SPSS中通过“相关-双变量”进行分析,在相关系数中选择tau-b系数即可。

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