筆者在不久之前簡介了「P trend」（趨勢分析）的應用時機與基本概念（http://goo.gl/CjfyWf），受到不少讀者的迴響，並且希望可以示範統計軟體的實作，因此本篇文章先以雙變數分析（Bivariate analysis / univariate analysis）為例，以SPSS 22版操作並且簡單解讀結果。
- 狀況一、Outcome為連續變項
舉一個例子，我們想知道代謝症候群的組成成分個數（Component of metabolic syndrome）越多，是否胰島素阻抗（HOMA-IR）也會越大，在這個例子中，代謝症候群組成成分個數被我們分成三組（0、1-2、3-5），可視為順序尺度的自變項；而Outcome則為連續尺度的依變項；此兩個變項的描述統計如下圖。
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SPSS操作程序如下，先到跑One-way ANOVA的選單。
接著別把順序尺度的自變項（MetS_3gr）擺到「Factor」，將連續尺度依變項擺到「Dependent List」，並點選「Contrasts」。
到了「Contrast」頁面，將「Polynomial」勾選，右邊的Degree維持預設的「Linear」，再按Continue回到前一個頁面。
回到前一頁面後，按一下「Option」，進入「Option」頁面後，勾選「Descriptive」（描述統計），接著再按Continue回到前一個頁面，按OK即完成分析。
報表一為描述統計，明顯可看到三組（0、1-2、3-5）的胰島素阻抗平均數分別為1.849、3.445、6.548，呈現越來越高的趨勢。
下圖ANOVA報表中的「Linear Term, Unweighted」即ANOVA的P trend，結果顯示P小於0.001，表示確實代謝症候群成分個數越多，則胰島素阻抗越高。
- 狀況二、Outcome為2類的類別變項
相同的例子，自變項仍為代謝症候群的組成成分個數，依變項從連續型的胰島素阻抗以「4分」作為切點，4分（含）以上為高胰島素阻抗，4分以下為低胰島素阻抗。
SPSS操作程序如下，先到跑Chi-square test的選單。
將「MetS_3gr」放到Column(s)，將「HOMA_4」（以4分作為切點）放到Row(s)。並點選Statistics。
進入到「Statistics」頁面後，點選「Chi-square」，按一下Continue回到前個頁面，再點選「Cells」。
進入到「Cells」頁面之後，點選「Column」的百分比（Percentage）。接著按一下Continue回到前個頁面，再按OK即完成分析。
下圖為卡方分析的描述統計表格，結果呈現三組（0、1-2、3-5）的胰島素阻抗大於4分的比例分別為0％、32.7％、64.4％。
以下為SPSS的卡方分析的報表，其中「Linear-by-Linear Association」即為Cochran–Armitage test for trend，結果顯示確實代謝症候群組成個數越多，則胰島素阻抗大於4分的比例會越高。
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