溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這期內容當中小編將會給大家帶來有關Cochran-Armitage趨勢檢驗在關聯分析中的應用是怎樣的，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
Cochran-Armitage trend test，簡稱為CAT趨勢檢驗，是由William Cochran和Peter Armitage提出的一種分析兩個分類變量關聯性的檢驗方法，和卡方檢驗不同的是，該方法要求其中一個分類變量必須只有兩個類別，另外一個變量則是一個有序的分類變量。
簡而言之，該方法適用于處理2 x K的分類數據，這里的K是一個有序變量, K最小值為3。該方法用來探究有序變量在各組中的發生率和對應的排序之間是否存在線性關系，有點類似邏輯回歸。
下圖所示是一個K=3的例子
CAT檢驗構建了一個統計量T. 計算過程如下
這里的t代表的是每個k的權重，是k變量的排序順序， 也稱之為k的趨勢。兩組間的差異通過N1 x R2 - N2 x R1來體現，通過系數t來對k的不同取值進行加權，即將原始的差異結果乘以一個系數。T這個統計量看作是兩組間差異量加權后的總和。
對該統計量進行卡方檢驗，計算公式如下
該方法常用于case/control的基因型關聯分析，示意如下
在進行分析時，可以根據遺傳模型對基因型進行加權。對于case/control的關聯分析而言，遺傳模型是未知的，通常采用加性模型，也稱之為共顯性模型進行分析。包含的突變Allel的個數需要相加，對應的系數為（0,1,2)。
和卡方檢驗相比，其檢驗效能更佳，上述示例在R中分析的代碼如下
卡方檢驗p值不顯著，而CAT趨勢檢驗的p值顯著。CAT檢驗稱之為趨勢卡方檢驗，作為傳統卡方檢驗的一種有效補充，在關聯分析中廣泛使用，加強了檢驗的效能，可以更好的挖掘關聯信號。
上述就是小編為大家分享的Cochran-Armitage趨勢檢驗在關聯分析中的應用是怎樣的了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
