统计小食系列
（2）当正态、偏态、率的数据狭路相逢，如何绘制规范医学论文表格？
（7）两组均数比较，可以用方差分析吗？谈谈结果一样的那些统计方法。
统计小食系列（8）
最近接到一位学生的咨询，怎么开展趋势性检验（trend test）。不知道各位吃瓜群众有没有听说过这个名词，有没有尝试过呢？这是很重要的方法！
比如下图，可是说明骨密度在年龄上存在着趋势。
Age | Bone mineral density | P value |
20-30 | 2.32±0.78 | 0.002 |
30-40 | 2.02±0.54 | |
40-50 | 1.85±0.44 | |
50-60 | 1.62±0.41 |
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。
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。
ANOVA | |||||
平方和 | df | 均方 | F | 显著性 | |
组间 | 3.358 | 3 | 1.119 | 2.742 | .057 |
组内 | 14.696 | 36 | .408 | ||
总数 | 18.053 | 39 | |||
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。
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
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。
剂量 | 有效 | 无效 | 有效率 |
低浓度 | 30 | 50 | 37.5 |
中浓度 | 40 | 40 | 50.0 |
高浓度 | 30 | 50 | 62.5 |
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！
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。
本文就到此结束！
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