Cochran-Armitage trend test with XLSTAT
Conjunto de datos para Cochran-Armitage trend test XLS28.0 KB
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Pro Software estadístico básico
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Configuración del sistema
- Windows:
- Versiones: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
- Excel: 97 o superior
- Procesador: 32 o 64 bits
- Disco duro: 150 Mb
- Mac OS X:
- OS: OS X
- Excel: X, 2004 y 2011
- Disco duro: 150 Mb
- Windows:
Ventajas
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Sencillo y dirigido a los usuarios
Sencillo y dirigido a los usuarios XLSTAT es un software que se integra de forma transparente con Microsoft Excel, que es la hoja de cálculo más difundida del mundo. Esta integración hace que sea una de las herramientas más sencillas para trabajar ya que utiliza la misma filosofía que Microsoft Excel. El programa está disponible en una ficha de XLSTAT. Los análisis se agrupan en menús funcionales. Los cuadros de diálogo están dirigidos a los usuarios, por lo que la preparación de los análisis es tarea sencilla.
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Resultados y datos compartidos sin dificultad
Resultados y datos compartidos sin dificultad Una de las mayores ventajas de XLSTAT es la forma transparente con la que se pueden compartir los datos y los resultados. Los resultados se almacenan en Microsoft Excel de modo que cualquier usuario puede acceder a ellos. No es necesario que el destinatario tenga una licencia de XLSTAT o cualquier visor adicional, lo que facilita y rentabiliza el trabajo en equipo. Del mismo modo, es fácil integrar los resultados en otras aplicaciones de Microsoft Office, como PowerPoint, por lo que se pueden crear estupendas presentaciones en cuestión de minutos.
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Modular
Modular XLSTAT es un producto modular. XLSTAT-Pro es un módulo principal de estadística de XLSTAT, que incluye todas las funcionalidades dominantes en el análisis estadístico y multivariado. Es posible añadir funciones más avanzadas por medio de módulos complementarios para aplicaciones específicas. De este modo es posible adaptar el software a sus necesidades, aumentando la rentabilidad.
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Didáctico
Didáctico Los resultados de XLSTAT están organizados por análisis y es fácil desplazarse por ellos. La información útil se proporciona junto con los resultados para ayudarle en su interpretación.
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Asequible
Asequible XLSTAT es una solución completa y modular que se puede ajustar a cualquier necesidad de análisis comercial. Tiene un precio muy razonable, por lo que el retorno de su inversión es casi inmediato. Todas las licencias de XLSTAT incluyen también un servicio de asistencia de la mayor calidad.
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Accesible: disponible en muchos idiomas
Accesible: disponible en muchos idiomas Nos hemos asegurado de que XLSTAT sea accesible para todos traduciendo el programa a muchos idiomas, incluyendo chino, inglés, alemán, italiano, japonés, polaco, portugués y español.
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Automatizable y personalizable
Automatizable y personalizable La mayoría de las funciones estadísticas disponibles en XLSTAT pueden llamarse directamente desde la ventana Visual Basic de Microsoft Excel. Pueden modificarse e integrarse en código fuente adicional para ajustarse a sus necesidades. Añadir tablas y trazados, así como modificar los resultados existentes se convierte en tarea sencilla. Además, XLSTAT incluye algunas herramientas especiales en los cuadros de diálogo para generar automáticamente el código fuente VBA para reproducir su análisis empleando el editor de VBA o simplemente cargar ajustes predeterminados. Esta automatización de análisis rutinarios sin esfuerzo le ahorrará gran cantidad de tiempo.
Cochran-Armitage trend test
The Cochran-Armitage trend test, also sometimes refered to as the trend on proportions test, allows to test if a series of proportions (or the corresponding counts, stored in Rx2 contingency table), can be considered as varying linearly with an ordinal or continuous score variable. It is related to the Chi-square independence test that allows to test if there is relationship between the rows and the columns of a contingency table. The Cochran-Armitage test allows to take into account a ranking among the rows, based on scores.
Dataset for running a Cochran-Armitage trend test
An Excel sheet with both the data and the results can be downloaded by clicking here.
The data used in this tutorial have been published in [Cochran W.G. (1954). Some methods on strengthening the common Chi-square tests. Biometrics, 10, 417-451], and are also used in [Agresti A.(1990), Categorical Data Analysis. Wiley]. The data correspond to a study where drugs have been given to patients with leprosy at two different levels (Low/High).
The clinical impact of the drugs is recorded on a five level scale (Worse, Stationary, Slight improvement, Moderate improvement, Marked improvement). Our goal is to determine whether there is a linear dependence between the impact and the level of drugs.
Setting up a Cochran-Armitage trend test
To activate the Cochran-Armitage trend test dialog box, start XLSTAT, then select the XLSTAT / Correlation-Association tests / Cochran-Armitage trend test command, or click on the corresponding button of the Correlation/Association tests toolbar (see below).
Once you have clicked on the button, the dialog box appears.
You should select the data corresponding to the two columns where the counts for each level are stored. This format corresponds to a contingency table.
As the scores (here the clinical impact which is a response variable) are ordinal data and already sorted, we do not need to select them.
As the Column labels have been selected with the counts, the corresponding option is checked.
In the Options tab, we select the two-sided alternative hypothesis for the test: we only want to know if there is a linear trend or not.
We also activate the Monte Carlo method in order to obtain results that are closer to an exact test (the classical Cochran-Armitage trend test is based on an approximation).
After you have clicked on the OK button, the computations start and the results are displayed on a new Excel sheet.
Interpreting the results of a Cochran-Armitage trend test
The first result is a summary based on the selected data.
A scatter plot is displayed so that you can visually see if there is a trend or not. We can see here that there is a trend, and that it is almost perfectly linear.
Last, the results of the two tests (approximated, and simulations based) are displayed. The two results are close and lead us to conclude, with a very low risk of being wrong, that there is a linear trend in the proportions.
