文獻中常看到P for trend,到底是個啥,如何操作實現? | P for trend SPSS
提到趨勢性檢驗,在醫咖會的SPSS教程中,介紹過了Cochran-Armitage趨勢檢驗,用於檢驗兩個分類變數之間是否存在一定的變化趨勢。但是我們在閱讀文獻時,也常常會看到文章結果展示的表格中,給出了Pfortrend的檢驗結果,如下表所示。針對上表內容,首先複習一下我們前期介紹的有關回歸模型中設定啞變數的內容,對於連續性變數,可以考慮將其轉化為啞變數後帶入到回歸模型中,詳見:想將連續變數轉化為啞變數納入回歸模型,怎分組?在本例中不難理解,研究人員將每一個自變數按照一定的切點分為3組,並以水準最低的一組作為參照,設定了...
提到趨勢性檢驗,在醫咖會的SPSS教程中,介紹過了Cochran-Armitage趨勢檢驗,用於檢驗兩個分類變數之間是否存在一定的變化趨勢。但是我們在閱讀文獻時,也常常會看到文章結果展示的表格中,給出了P for trend的檢驗結果,如下表所示。
針對上表內容,首先複習一下我們前期介紹的有關回歸模型中設定啞變數的內容,對於連續性變數,可以考慮將其轉化為啞變數後帶入到回歸模型中,詳見:想將連續變數轉化為啞變數納入回歸模型,怎分組?
在本例中不難理解,研究人員將每一個自變數按照一定的切點分為3組,並以水準最低的一組作為參照,設定了2個啞變數帶入到模型中,分別求出其對應的OR值及P值。同時在表格中每一個變數分組下又列出了一行P for trend的結果,那麼問題來了,這個P for trend代表的是什麼意義呢,它有什麼作用呢?我們在實際的分析中怎樣才能求得P for trend的結果呢?
今天我們將結合幾篇發表的文獻,來向大家介紹一下回歸模型中趨勢性檢驗的魅力。
研究實例一
JAMA Oncology期刊(影響因子:16.56)2017年10月在線發表了一篇文章《Dose-Response Association of CD8+ Tumor-Infiltrating Lymphocytes and Survival Time in High-Grade Serous Ovarian Cancer》,研究人員探討了高級別漿液性卵巢癌患者生存時間與CD8+腫瘤浸潤性淋巴細胞(TIL)水準之間的劑量反應關係,部分結果如下表所示。
我們可以看出,研究人員將CD8+ TIL按照其計數水準分為陰性Negative(計數為0)、低水準Low(1-2 TILs)、中水準Moderate(3-19 TILs)和高水準High(≥20 TILs)共4組,在構建Cox回歸模型時,以Negative組為參照組,其餘3組設定為3個啞變數進入回歸模型。
結果顯示,在病理分型為高級別漿液性卵巢癌的患者中,設定CD8+ TIL陰性組患者為參照(HR=1),低水準組、中水準組和高水準TIL組的患者死亡風險比值HR分別為0.86(0.75-0.99)、...