data prg15_1;                           
do dose=1 to 4;
  do response=0 to 1;
   input f@@;
   output;
  end;
end;
cards;
120   30
100   50
90   60
50  100
;
run;
proc freq;weight f;tables dose*response/trend nocol nopct;run;
proc freq;weight f;tables dose*response/chisq nocol nopct;run;

为了高手理解我的意思，我具体列出程序，请高手指点！程序如下:
为了研究某种化合物的致癌性，将60只大鼠随机分为4组，分别接受100mg、200mg、300mg和400mg剂量的该化合物 饲料喂养，随访观察1年以后观察其肿瘤发生情况，实验数据见下表，欲考察肿瘤的发生率是否随着剂量水平的变化而呈线性趋势。
                                             60只大鼠肿瘤发生情况
化合物剂量                                                   例数
                               肿瘤发生情况             未发生              发生                       合计
100mg                                                         12                   3                           15                 
  200mg                                                       10                   5                            15
  300mg                                                        9                    6                            15  
400mg                                                          5                  10                            15
合计                                                           36                  24                            60


检验上述数据显性趋势的程序如下
data prg15_1;                           
do dose=1 to 4;
  do response=0 to 1;
   input f@@;
   output;
  end;
end;
cards;
12  3      
10  5
  9  6
  5  10
;
run;

proc freq data=prg15_1;
tables dose*response/trend norow nocol  nopercent
scores = table;
weight f;
exact trend;
ods html;
run;  

运行上述结果如下，显示结果P（0.0132）<0.05,

                    Statistics for Table of dose by response

                                              Cochran-Armitage Trend Test
                                              ----------------------------
                                              Statistic (Z)        -2.5927

                                              Asymptotic Test
                                              One-sided Pr <  Z     0.0048
                                              Two-sided Pr > |Z|    0.0095

                                              Exact Test
                                              One-sided Pr <=  Z    0.0066
                                              Two-sided Pr >= |Z|   0.0132

而当用普通的卡方检验，如下
data ex7_1;                              
do dose=1 to 4;
  do response=1 to 2;
   input f@@;
   output;
  end;
end;
cards;
12  3      
10  5
  9  6
  5  10
;
run;
proc freq;
  weight f;
  tables dose*response
  /chisq
  expected;
run;
结果如下，P(0.06514216730615)>0.05,这是怎么回事，请高手赐教！！
                   Statistics for Table of dose by response

                            Statistic                                     DF        Value                Prob
                            ----------------------------------------------------------------
                            Chi-Square                                 3        7.2222       0.06514216730615
                            Likelihood Ratio Chi-Square       3        7.3681       0.06104542043560
                            Mantel-Haenszel Chi-Square      1         6.6102      0.01013971166655
                            Phi Coefficient                                       0.3469
                            Contingency Coefficient                        0.3278
                            Cramer's V                                            0.3469

谈点个人看法：
  这个应该使用趋势检验；  趋势检验结果p<0.05，可解释为“肿瘤发病率有随着剂量增加而增加的趋势”；如果用普通卡方检验，不考虑自变量的有序性，那么，
12   3
10   5
9   6
5  10
==============
9   6
5  10
12   3
10   5
没什么不同，卡方检验结果相同；但是趋势卡方检验结果不同。
只是普通卡方检验结果>0.05确实不太好解释，也许是样本量不够？

趋势卡方在线性趋势存在的情况下更敏感？

似乎确实与样本量有一定关系，此样本数*10，卡方检验结果就<0.05了