示例：545名6-13岁ENT患儿，338例确诊为阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS），207例为非OSAHS患儿。根据电子鼻咽喉镜检查腺样体增大阻塞后鼻孔的程度将腺样体大小分为Ⅰ°-Ⅳ°。试分析腺样体肥大程度与OSAHS严重程度是否成线性相关？随着腺样体的增大，OSAHS发病率是否增加？

这是临床观察中常见的一种分类资料类型，其中分组变量为有序多分类资料，结局变量为二分类资料或者有序多分类资料。这种资料的分析我们在分类资料的差异比较常用统计方法选择及SPSS实现【3.4.3 线性趋势】一文中已经有涉及。分组变量和结局变量均为有序多分类资料时，我们常常想考察分组变量和结局变量是否存在着直线关系（随着腺样体的增大，OSAHS是否也变严重），可用Mantel-Haenszel χ2检验；当分组变量序多分类资料、结局变量为二分类时，如果我们只是想考察不同分组变量的结局变量是否相同（如本例想考察腺样体不同分组的OSAHS发生率是否相同），采用简单的卡方分析就可以了；但如果我们想考察随着分组变量的变化，结局变量发生率是否在增加或减少，则需要使用Mantel-Haenszel χ2检验或者Cochran-Armitage趋势检验。

1、分组变量与结局变量均为有序多分类资料，考察是否存在线性相关：Mantel-Haenszel χ2检验

【1.1】变量设置及数据录入：Values值：腺样体赋值1=腺样体Ⅰ°，2=腺样体Ⅱ°，3=腺样体Ⅲ°，4=腺样体Ⅳ°；OSAHS赋值0=对照，1=轻度，2=中度。3=重度。

【1.2】数据加权：数据(Data)>>加权个案(Weight Cases)，激活加权个案，将频数（本例为Fre）选入频数变量(Frequency Variable)

【1.3】分析：分析(Analyze)>>描述统计量(Descriptive Statistics)>>交叉表(Crosstabs)

【1.4】主要结果

① 分析数据列联表

② 卡方检验结果：“Linear-by-Linear Association”即Mantel-Haenszelχ2检验，代表线性趋势的检验结果，χ2=210.797，P>Recode into Different Variables，输入新的变量名称，将表示OSAHS变量的赋值（Value=1，2,3）均改为1（发病）】。

数据加权和分析方法同上。主要结果如下

① 分析数据列联表

②卡方分析结果：Mantel-Haenszel χ2检验χ2=251.446，P>X拟合Y，分别将OSAHS、腺样体和频数选入[Y，响应]、[X，因子]、[频数]框，确定。

【2.3】分析结果：默认输出马赛克图、列联表及似然比和Pearson卡方检验结果。点击“腺样体-OSAHS”列联分析前的红色倒三角，选中Cochran-Armitage趋势检验。结果显示Z=-15.8716，P