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在臨床上要分析藥物與不良反應(Adverse Event; AE)的劑量效應 ，若想觀察AE是在不同劑量發生的機率是否相同，可利用chi-square test for contingency table analysis分析AE與劑量是否有線性的關係( linear association)，但檢定的效力(POWER)可能會被自由度分掉。COCHRAN-ARMITAGE TREND TEST( Cochran, 1954; Armitage, 1955)是比較Powerful的統計方法，虛無假設為AE與劑量無線性的關係(或不同劑量發生AE的機率相同)，檢定公式如下：

SAS程式如下
proc freq data=ae_doseresp;
tables dose*outcome/ TREND; 
weight count;
ods output TrendTest=TrendTest;
run;

其中，Dose: 不同劑量組 (Treatment Group); Outcome: 是否出現不良反應 (Response)。由於資料為Summary的Table ，非原始資料，因此表中的count必須以weight指令加權過才可分析。

 

[結果]

Referece:
Dongsun Cao, ICON Clinical Research, Durham, NC et al. ,Statistical Analysis of Adverse Events in Randomized Clinical Trials, Using SAS, PharmaSUG2011 - Paper SP07.