
SPSS教程生存分析的Cox回歸模型
最近有同學(xué)問師兄,「最近我要做生存分析,可是不太會(huì),也不太懂,師兄能不能教教我?」好吧,今天開一貼,講講這個(gè)。有同樣問題的同學(xué)可以一起來看看,畢竟在臨床科研上,這方面知識(shí)還是很受用的。
一生存分析基本概念
1、事件(Event)
指研究中規(guī)定的生存研究的終點(diǎn),在研究開始之前就已經(jīng)制定好。根據(jù)研究性質(zhì)的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的復(fù)發(fā)、儀器的故障,也可以是下崗工人的再就業(yè)等等。
2、生存時(shí)間(Survival time)
指從某一起點(diǎn)到事件發(fā)生所經(jīng)過的時(shí)間。生存是一個(gè)廣義的概念,不僅僅指醫(yī)學(xué)中的存活,也可以是機(jī)器出故障前的正常運(yùn)行時(shí)間,或者下崗工人再就業(yè)前的待業(yè)時(shí)間等等。有的時(shí)候甚至不是通用意義上的時(shí)間,比如汽車在出故障前的行駛里程,也可以作為生存時(shí)間來考慮。
3、刪失(Sensoring)
指由于所關(guān)心的事件沒有被觀測到或者無法觀測到,以至于生存時(shí)間無法記錄的情況。常由兩種情況導(dǎo)致:(1)失訪;(2)在研究終止時(shí),所關(guān)心的事件還未發(fā)生。
4、生存函數(shù)(Survival distribution function)
又叫累積生存率,表達(dá)式為 S(t)=P(T>t), 其中 T 為生存時(shí)間,該函數(shù)的意義是生存時(shí)間大于時(shí)間點(diǎn) t 的概率。t=0 時(shí) S(t)=1,隨著 t 的增加 S(t) 遞減(嚴(yán)格的說是不增),1-S(t)為累積分布函數(shù),表示生存時(shí)間 T 不超過 t 的概率。
二生存分析的方法
1、生存分析的主要目的是估計(jì)生存函數(shù),常用的方法有 Kaplan-Meier 法和壽命表法。對于分組數(shù)據(jù),在不考慮其他混雜因素的情況下,可以用這兩種方法對生存函數(shù)進(jìn)行組間比較。
2、如果考慮其他影響生存時(shí)間分布的因素,可以使用 Cox 回歸模型(也叫比例風(fēng)險(xiǎn)模型),利用數(shù)學(xué)模型擬合生存分布與影響因子之間的關(guān)系,評價(jià)影響因子對生存函數(shù)分布的影響程度。這里的前提是影響因素的作用不隨時(shí)間改變,如果不滿足這個(gè)條件,則應(yīng)使用含有時(shí)間依存協(xié)變量的 Cox 回歸模型。
三舉例說明
下面用一個(gè)例子來說明 SPSS 中 Cox 回歸模型的操作方法。
例題:研究胰腺癌術(shù)中放療對患者生存時(shí)間的影響
收集了下面所示的數(shù)據(jù):
操作步驟:
SPSS 變量視圖:
菜單選擇:
點(diǎn)擊進(jìn)入 Cox 主對話框,如下,將 time 選入「時(shí)間」框,將代表刪失的 censor 變量選入「狀態(tài)」框,其余分析變量選入「協(xié)變量」框,其余默認(rèn)就行。
點(diǎn)擊「狀態(tài)」框下方的「定義事件」,將事件發(fā)生的標(biāo)志設(shè)為值 0,即 0 代表事件發(fā)生。
在主對話框中點(diǎn)擊「分類」按鈕,進(jìn)入如下的對話框,將所有分類變量選入右邊框中
在主對話框中點(diǎn)擊「繪圖」按鈕,進(jìn)入如下的對話框,選擇繪圖的類型,這里只選擇「生存函數(shù)」。由于我們關(guān)心的主要變量是 trt(是否放療),所以將 trt 選入「單線」框中,繪制生存曲線。
在主對話框中點(diǎn)擊「選項(xiàng)」按鈕,進(jìn)入如下的對話框,設(shè)置如下,輸出 RR 的 95% 置信區(qū)間?;氐街鹘缑妫c(diǎn)擊「確定」輸出結(jié)果。
結(jié)果輸出:
這是案例處理摘要,有一個(gè)刪失數(shù)據(jù)。
這是分類變量的編碼方式。
這是對擬合模型的檢驗(yàn),原假設(shè)是「所有影響因素的偏回歸系數(shù)均為 0」,這里可以看出 P=0.032<0.05 拒絕原假設(shè),認(rèn)為有偏回歸系數(shù)不為零的因素,值得進(jìn)一步分析。
這是多元回歸結(jié)果,第二列 B 為偏回歸系數(shù),最后三列為 OR 值及其置信區(qū)間。由 P 值可以看出,在 0.5 的顯著水平下,只有 trt 有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,OR 為 2.265。
這是協(xié)變量的平均值。
這是總體的生存函數(shù),即累積生存率函數(shù)。
這是在控制了其他變量后,有無放療組的生存函數(shù)對比,可以看出,術(shù)中放療患者的生存情況優(yōu)于不放療的患者。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10