學員提問學員老師，在SPSS中怎樣實現線性趨勢卡方檢驗呢？很多學員都為這個問題疑惑，下面我來詳細介紹一下。老師1、線性趨勢卡方檢驗的常用方法：線性趨勢檢驗最常用的方法是：Cochran-Armitage Test for Trend(也就是the cochran armitage trend test)。2、方法實現很遺憾的是：SPSS中目前未收錄Cochran-Armitage Test for Trend這一方法。在SAS等其他統計軟件中是可以實現Cochran-Armitage Test for Trend這一方法。難道SPSS就無法實現了嗎？SPSS卡方檢驗結果中的linear by linear association的零假設是“行變量與列變量之間無線性關系”。有統計學專家認為可以用SPSS中的linear by linear association代替Cochran-Armitage Test for Trend進行線性趨勢檢驗。3、實戰驗證情景模擬已知某地區的某一人群在2011-2015年的某急性傳染性疾病的發病情況數據，數據如表1，欲分析此人群該疾病的發病率逐年是否具有線性趨勢？表1 2011-2015年某人群某病的發病率

年份	發病數	總人數	發病率
2011	20	200	10.0%
2012	30	200	15.0%
2013	40	200	20.0%
2014	35	200	17.5%
2015	50	200	25.0%

1運用SPSS實現 (linear by linear association)

根據上表結果顯示：linear by linear association的統計量值為14.617，相應P值＜0.001。(在SPSS的輸出結果中雙擊P值框，P=0.000132)

2運用SAS實現?(Cochran-Armitage?Test for Trend)

程序如下：

data a;

infile 'a.csv' dlm=',';

input r c f;

proc freq;

weight f;

tables r*c /trend;

run;

運行結果如下：

根據上表結果顯示：Cochran-Armitage?Test for Trend的Z值為-3.8252(它的平方值與法1的統計值非常接近)，相應P值=0.0001。結果與法1相似。

結論

1.綜上，我們認為可以用SPSS中的linear by linear association代替Cochran-Armitage Test for Trend進行線性趨勢檢驗。2.但當線性趨勢卡方檢驗的P值在0.05的檢驗水準附近，或更大時，兩種方法的結果還是有細微差距的，甚至可能導致得出相反的結論。3.因此，建議在分析結果中寫出所用的具體方法是哪種。

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【2007.】2個因素均為重復測量數據方差分析

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【2001.】SPSS作圖坐標軸不過原點的解決辦法

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總結

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