配合带时依协变量的cox模型
生存分析的cox回归模型案例
一、生存分析基本概念 1、事件（Event） 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。 3、删失（Sensoring） 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。 4、生存函数（Survival distribution function） 又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：
生存分析的cox回归模型案例——spss
生存分析的ｃox回归模型案例——spss
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一、生存分析基本概念 1、事件(Evｅｎt） 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survｉvaｌtiｍｅ） 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 ３、删失（Ｓｅnsorｉｎg） 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:（1）失访;(2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。 ４、生存函数(Surｖｉval distributioｎfunｃｔioｎ） 又叫累积生存率，表达式为S(ｔ)=Ｐ(T>t）,其中Ｔ为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。ｔ＝０时S(ｔ)=1，随着t的增加S（t)递减(严格的说是不增)，1-Ｓ(t）为累积分布函数，表示生存时间Ｔ不超过t的概率。? 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kapｌan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型）,利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SＰSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据:
cox回归模型
王江源 SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型 （比例风险模型） 王江源 https://www.wendangku.net/doc/aa17832108.html,/u/1153366774 2012-09-22 19:05:29 一、生存分析基本概念 1、事件（Event） 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。 3、删失（Sensoring） 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。 4、生存函数（Survival distribution function） 又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：
生存分析的cox回归模型案例spss
生存分析的c o x回归模 型案例s p s s Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998
一、生存分析基本概念 1、事件（Event） 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。 3、删失（Sensoring） 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。 4、生存函数（Survival distribution function） 又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据： 操作步骤： SPSS变量视图 菜单选择： 点击进入Cox主对话框，如下，将time选入“时间”框，将代表删失的censor 变量选入“状态”框，其余分析变量选入“协变量”框。其余默认就行。 点击“状态”框下方的“定义事件”，将事件发生的标志设为值0，即0代表事件发生。 在主对话框中点击“分类”按钮，进入如下的对话框，将所有分类变量选入右边框中。 在主对话框中点击“绘图”按钮，进入如下的对话框，选择绘图的类型，这里只选择“生存函数”。由于我们关心的主要变量是trt（是否放疗），所以将trt选入“单线”框中，绘制生存曲线。
COX模型操作流程与解析
Cox Regression过程 例：下表资料摘自《卫生统计学》（倪宗瓒主编）218页的表17.6 附表裸鼠绒癌疗效观察数据 编号带菌天数瘤体大小天花粉甲药乙药结局（死=1）生存天数 No X1 X2 X3 X4 X5 d day 1 19 25 0 0 0 1 8 2 17 16 0 0 0 1 9 3 19 37 0 0 0 1 8 4 16 19 0 0 0 1 8 5 14 25 1 0 0 0 18 6 13 18 1 0 0 1 17 7 16 25 1 0 0 1 14 8 9 10 1 0 0 1 15 9 9 22 0 1 0 1 15 10 10 25 0 1 0 1 11 11 14 25 0 1 0 1 13 12 12 37 0 1 0 1 12 13 17 37 0 0 1 1 9 14 14 29 0 0 1 1 12 15 13 13 0 0 1 1 12 16 17 31 0 0 1 1 10 一、界面说明 Cox回归主对话框 【Time】框、【Status】框前文已经介绍过了，这里我就不再废话唠叨的了。Block 1 of 1右边的Next钮被激活。这个按钮用于确定不同自变量进入回归方程的方法，详见Method框
的内容。用同一种方法进入回归方程的自变量在同一个Covariates框内。 【Covariates】框 选入自/协变量，即选入你认为可能对生存时间有影响的变量。 【Method】框 选择自变量进入Cox回归方程的方法，SPSS提供下面几种方法： Enter: Covariates框内的全部变量均进入回归模型。 Forward: Conditional: 基于条件参数估计的向前法。 Forward: LR: 基于偏最大似然估计的向前法。 Forward: Wald: 基于Wald统计量的向前法。 Backward: Conditional: 基于条件参数估计的后退法。 Backward: LR: 基于偏最大似然估计的后退法。 Backward: Wald: 基于Wald统计量的后退法。 【Strata】框 定义分层因素,将生存时间按分层因素分别进行Cox回归。 【Categorical】选项 用于告诉系统，Covariates框内的变量中哪些是分类变量或字符型变量。系统默认字符型变量为分类变量，数字型变量为连续型变量。 选入自变量后，categorical钮被激活。按categorical钮，进入确定分类变量的对话框。见图10。 图10 确定分类变量对话框 左边的Covariates框中列出了刚刚被选取的自变量，将分类变量选入Categorical Covariates 框中。此时Change Contrast框被激活，请你选择比较方法，即计算参数OR/βi的方法。当选入分类变量后，Change Contrast框被激活，此时可选择比较方法。SPSS提供下面几种比较方法。 Indicator:指示对比。用于指定某一分类变量的基线，即参照水平。这样计算出来的参数OR/βi 是以该变量的第一个或最后一个水平为基准水平（取决于下面的reference category中你选择的是last还是first）。在这里SPSS自动创建亚变量，对照水平在对比分类矩阵中用0行代表。Simple:差别对比。可计算该分类变量的各水平与参照水平相比的OR值。参照水平自己当然就不用跟自己相比了。对于本例来说，Simple与Indicator选项是一样的，前提是下面的Reference Category中你所选择的同是last（或first）。