r語言 svycoxph R語言之cox回歸分析

2021-10-13 02:47:33 字數 1376 閱讀 7378

cox比例風險模型(cox proportional-hazards model,也稱為cox回歸),主要用於帶有時間的生存結局的影響因素研究,或評價某個臨床**措施對患者生存的影響。

cox模型可以由hazard function表示,h(t);簡單的說就是t時刻死亡的風險,公式如下:

h(t)=h0(t) × exp(b1x1 + b2x2 +…+ bpxp)

t代表生存時間

x1-xp代表協變數

b1-bp代表協變數的回歸係數

r語言**實現:

install.packages("survival")

library(survival)

sur#單因素cox回歸分析各個因素與患者生存的關係

summary(coxph(sur~x1,data=test))

#多因素cox回歸分析各個因素與患者生存的關係

summary(coxph(sur~x1+x2+x3,data=test))

單因素cox回歸分析結果

多因素cox回歸分析結果

結果解釋:

1、coef是公式中的回歸係數b(有時也叫做beta值),因此exp(coef)則是cox模型中最主要的概念風險比(hr-hazard ratio):

hr = 1: no effect

hr < 1: reduction in the hazard

hr > 1: increase in hazard

在癌症研究中:

hazard ratio > 1 is called bad prognostic factor

hazard ratio < 1 is called good prognostic factor

2、z值代表wald統計量,其值等於回歸係數coef除以其標準誤se(coef),即z = coef/se(coef);有統計量必有其對應的假設檢驗的顯著性p值,其說明bata值是否與0有統計學意義上的顯著差別

3、coef(-0.5310)值小於0說明hr值小於1,而這裡的cox模型是group two相對於group one而言的,那麼按照測試資料集來說:male=1,female=1,即女性的死亡風險相比男性要低

4、exp(coef)等於0.59,即風險比例等於0.59,說明女性(male=2)減少了0.59倍風險,女性與良好預後相關

5、ower .95 upper .95則是exp(coef)的95%置信區間

6、likelihood ratio test,wald test,score (logrank) test則是給出了3種可選擇的p值,這三者是asymptotically equivalent;當樣本數目足夠大時,這三者的值是相似的;當樣本數目較少時,這三者是有差別的,但是likelihood ratio test會比其他兩種在小樣本中表現的更優

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