Cox回归分析—非常详细的SPSS操作介绍
SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)
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。
线性回归—SPSS操作
线性回归—SPSS操作线性回归是一种用于研究自变量和因变量之间的关系的常用统计方法。
在进行线性回归分析时，我们通常假设误差项是同方差的，即误差项的方差在不同的自变量取值下是相等的。
然而，在实际应用中，误差项的方差可能会随着自变量的变化而发生变化，这就是异方差性问题。
异方差性可能导致对模型的预测能力下降，因此在进行线性回归分析时，需要进行异方差的诊断检验和修补。
在SPSS中，我们可以使用几种方法进行异方差性的诊断检验和修补。
第一种方法是绘制残差图，通过观察残差图的模式来判断是否存在异方差性。
具体的步骤如下：1. 首先，进行线性回归分析，在"Regression"菜单下选择"Linear"。
2. 在"Residuals"选项中，选择"Save standardized residuals"，将标准化残差保存。
3. 完成线性回归分析后，在输出结果的"Residuals Statistics"中可以看到标准化残差，将其保存。
4. 在菜单栏中选择"Graphs"，然后选择"Legacy Dialogs"，再选择"Scatter/Dot"。
5. 在"Simple Scatter"选项中，将保存的标准化残差添加到"Y-Axis"，将自变量添加到"X-Axis"。
6.点击"OK"生成残差图。
观察残差图，如果残差随着自变量的变化而出现明显的模式，如呈现"漏斗"形状，则表明存在异方差性。
第二种方法是利用Levene检验进行异方差性的检验。
具体步骤如下：1. 进行线性回归分析，在"Regression"菜单下选择"Linear"。
cox回归检验方法
Cox回归检验方法是一种常用的生存分析方法，它通过比较不同组的危险函数来研究多分类结局事件发生的危险因素。
以下是一种Cox回归的步骤：
1. 准备数据：Cox回归需要自变量（可能影响结果的因素）和因变量（感兴趣的结果）。
2. 构建模型：使用Cox比例风险模型，将自变量作为解释变量，因变量作为生存时间。
3. 检验模型假设：Cox回归假设生存时间是连续的，且具有相同的比例风险。
这些假设可以通过图形化方法和统计测试来检查。
4. 评估模型拟合：使用统计量（如AIC或BIC）来评估模型拟合优度。
5. 解释结果：解释Cox回归系数及其对应的HR和95%CI，以及它们对生存时间的影响。
以上步骤仅供参考，具体操作需根据实际情况进行调整。
用SPSS做回归分析
用SPSS做回归分析回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系，并预测一个或多个因变量如何随着一个或多个自变量的变化而变化。
SPSS（统计软件包的统计产品与服务）是一种流行的统计分析软件，广泛应用于研究、教育和业务领域。
要进行回归分析，首先需要确定研究中的因变量和自变量。
因变量是被研究者感兴趣的目标变量，而自变量是可能影响因变量的变量。
例如，在研究投资回报率时，投资回报率可能是因变量，而投资额、行业类型和利率可能是自变量。
在SPSS中进行回归分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，并导入数据：首先打开SPSS软件，然后点击“打开文件”按钮导入数据文件。
确保数据文件包含因变量和自变量的值。
2.选择回归分析方法：在SPSS中，有多种类型的回归分析可供选择。
最常见的是简单线性回归和多元回归。
简单线性回归适用于只有一个自变量的情况，而多元回归适用于有多个自变量的情况。
3.设置因变量和自变量：SPSS中的回归分析工具要求用户指定因变量和自变量。
选择适当的变量，并将其移动到正确的框中。
4.运行回归分析：点击“运行”按钮开始进行回归分析。
SPSS将计算适当的统计结果，包括回归方程、相关系数、误差项等。
这些结果可以帮助解释自变量如何影响因变量。
5.解释结果：在完成回归分析后，需要解释得到的统计结果。
回归方程表示因变量与自变量之间的关系。
相关系数表示自变量和因变量之间的相关性。
误差项表示回归方程无法解释的变异。
6.进行模型诊断：完成回归分析后，还应进行模型诊断。
模型诊断包括检查模型的假设、残差的正态性、残差的方差齐性等。
SPSS提供了多种图形和统计工具，可用于评估回归模型的质量。
回归分析是一种强大的统计分析方法，可用于解释变量之间的关系，并预测因变量的值。
SPSS作为一种广泛使用的统计软件，可用于执行回归分析，并提供了丰富的功能和工具，可帮助研究者更好地理解和解释数据。
通过了解回归分析的步骤和SPSS的基本操作，可以更好地利用这种方法来分析数据。
cox回归分析
cox回归分析Cox回归分析是一种常用的统计学方法，用于分析生存时间数据和生存分析。
它在医学研究、生物学领域以及工程和社会科学等诸多领域得到广泛应用。
本文将介绍Cox回归分析的概念、原理、使用方法以及在实际问题中的应用。
Cox回归分析是由英国统计学家David Cox提出的一种统计方法。
它是基于风险比（Hazard Ratio）的概念，用于估计某个变量对事件发生概率的影响。
所谓“风险比”即某个因素发生后，事件发生概率相对于该因素不发生时的比值。
Cox回归分析的核心思想是通过构建一个风险函数来描述某个因素对事件发生的影响。
具体而言，风险函数是生存时间的密度函数和基准风险函数的乘积。
基准风险函数是指在没有任何因素作用时，事件发生的概率密度函数。
Cox回归分析的目标是估计出各个因素的风险函数，进而计算出它们的风险比。
在进行Cox回归分析时，首先需要收集相关的数据。
数据包括生存时间和事件发生情况，以及可能的影响因素，如年龄、性别、治疗方式等。
然后，通过Cox回归模型，可以估计出每个因素的风险比及其置信区间。
Cox回归分析可以通过不同的方法进行模型拟合和参数估计。
常用的方法包括偏似然估计、梯度下降算法和牛顿-拉夫逊算法等。
根据模型拟合的结果，可以得到每个因素的风险比及其显著性检验结果。
Cox回归分析在实际问题中有广泛的应用。
以医学研究为例，研究者常常希望了解某种治疗方式对患者生存时间的影响。
通过Cox回归分析，可以估计出不同治疗方式的风险比，并判断其是否显著。
这样就可以为临床医生提供有关治疗选择的科学依据。
另外，Cox回归分析也可以用于预测生存时间。
在预测模型中，可以考虑多个因素的影响，并计算出每个因素的权重。
通过对新样本的观测数据进行Cox回归分析，可以基于已知因素的权重预测出其生存时间。
除了医学研究外，Cox回归分析还可以应用于其他领域。
例如，在金融领域，可以使用Cox回归分析来研究某个因素对违约概率的影响；在社会科学中，可以使用Cox回归分析来分析某个因素对离婚率的影响。
COX回归分析解析
hr= eβi
hr风险比相对危险度RR
（5）Cox回归模型的检验
▪ 对Cox模型的检验采用似然比检验。
▪ 假设为H0：所有的βi 为0 ，
▪
H1：至少有一个 βi 不为0 。
▪
将值分Ho和别记H1条为件
（x1,x2,…)------ok
1、数据结构
设含有p个变量x1, x2,…,xp及时间T和结局C的 n个观察对象. 其数据结构见表3。
表3 COX模型数据结构
实验对象 t CLeabharlann 1t1 12
t2 0
3
t3 0
… ……
n
tn 1
X1 X2
a11 a12 a21 a22 a31 a32
……
an1 an2
另一部分病人由于失访、意外事故、或到观察结束 时仍存活等原因，无法知道确切的生存时间，它提
供了不完全的信息，称为不完全数据（截尾数据、
删失数据:censor data）。
▪ 始点
终点
▪ 始点
终点
▪ 生 存 分 析 (survival analysis) ： 生存时间一般是通过随访收集。不 完全数据提供了部分信息。须要用 专门的方法进行统计处理，这类统 计方法起源于对寿命资料的统计分 析，故称为生存分析。
▪ 表2 Logistic回归模型的数据结构
实验对象 y
X1
X2
1
y1 a11 a12
2
y2 a21 a22
3
y3 a31 a32
X3 …. XP
a13 … a1p a23 … a2p a33 … a3p
spss回归
spss回归SPSS回归介绍：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、生物科学、工程等领域。
回归分析是SPSS中最为常用的统计方法之一，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。
本文将详细介绍SPSS回归分析的基本概念、步骤和结果的解读。
一、回归分析的基本概念1.1 回归方程回归方程是用来描述因变量和自变量之间关系的数学模型。
简单线性回归方程可以表示为Y = a + bX，其中Y为因变量，X为自变量，a和b分别为截距项和斜率。
当存在多个自变量时，可以采用多元回归方程进行分析。
1.2 相关系数相关系数可以衡量因变量和自变量之间的关系强度和方向。
在SPSS 中，常用的相关系数有Pearson相关系数和Spearman秩相关系数。
Pearson相关系数适用于连续变量，而Spearman秩相关系数则适用于有序变量或非线性关系。
二、回归分析的步骤2.1 数据准备在进行回归分析之前，需要准备好所需的数据。
数据可以来自调查问卷、实验或其他收集方式。
在SPSS中，可以通过导入数据文件或手动输入数据来进行分析。
2.2 设计回归模型在设计回归模型时，需要确定自变量和因变量的关系类型。
如果自变量和因变量之间存在线性关系，则可以使用简单线性回归模型。
如果存在多个自变量，则需要使用多元回归模型。
2.3 进行回归分析在SPSS中，进行回归分析非常简单。
只需要选择分析菜单下的回归选项，然后将因变量和自变量选择到相应的字段中。
SPSS会自动计算回归方程和相关系数，并提供结果解读。
2.4 分析结果解读回归分析结果包括回归系数、显著性水平、拟合优度等指标。
回归系数表示自变量对因变量的影响程度，显著性水平表示回归模型的可靠性，拟合优度可以评估回归模型的拟合程度。
三、实例分析为了更好地理解SPSS回归分析的步骤和结果，下面将给出一个实例分析。
COX回归分析解析
COX回归分析解析Cox回归分析是一种常用的生存分析方法，用于评估对生存时间有影响的因素。
它可以解决各种因素在时间上对生存时间的影响，并可以考虑协变量的影响。
本文将对Cox回归分析的原理、应用和解读进行详细解析。
1. Cox回归分析原理Cox回归分析基于Cox比例风险模型，该模型假设各个协变量对生存时间的影响是线性的，并且不随时间变化。
其模型的数学表达式如下：h(t，x) = h0(t) * exp(β1x1 + β2x2 + ... + βpxp)其中，h(t，x)表示在给定协变量（x1, x2, ..., xp）条件下，时间t时刻个体的瞬时风险；h0(t)是基准风险函数，表示在所有协变量都为0的情况下，个体的风险函数；β1, β2, ..., βp为协变量x1, x2, ..., xp的回归系数。
2. Cox回归分析应用Cox回归分析广泛应用于生存分析领域，特别是在临床研究中。
它可以研究各种协变量对生存时间的影响，并进行因素筛选和预测。
在临床研究中，Cox回归分析可以用于评估各种因素对疾病生存时间的影响，如性别、年龄、治疗方式等。
同时，它还可以用于预测患者的生存概率，为临床决策提供依据。
除了临床研究外，Cox回归分析还可以用于其他领域的生存分析，如经济学、社会学等。
它可以评估不同因素对个体生存时间的影响，并提供深入的解释和预测。
在进行Cox回归分析后，可以得到每个协变量的回归系数和相应的风险比（HR）。
风险比是比较不同协变量之间风险大小的衡量指标。
当HR大于1时，表示该因素增加了个体生存时间的风险；当HR小于1时，表示该因素减少了个体生存时间的风险。
此外，Cox回归分析还可以得到每个协变量的置信区间（CI），用于对回归系数的显著性进行评估。
当CI不包含1时，表示该因素对生存时间具有显著影响；当CI包含1时，表示该因素对生存时间的影响不显著。
为了更好地解释结果，还可以绘制Kaplan-Meier曲线，用于显示不同组之间的生存差异。
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患者生存状态的影响因素分析
——生存资料的COX回归分析1、问题与数据
某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果，将70名肺癌患者随机分为两组，分别采用该新药和常规药物进行治疗，观察两组肺癌患者的生存情况，共随访2年。
研究以死亡为结局，两种治疗方式为主要研究因素，同时考虑调整年龄和性别的影响，比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异。
变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。
表1. 某恶性肿瘤的影响因素与赋值
表2. 两组患者的生存情况
group gender age time survival
0 1 0 22 1
0 1 1 10 1
0 1 1 64 1
0 1 1 12 1
0 1 0 17 1
1 0 0 19 1
1 1 1 4 1
1 0 1 1
2 0
1 0 0 5 0
1 1 1 27 0
2、对数据结构的分析
该研究以死亡为结局，治疗方式为主要研究因素，每个研究对象都有生存时
间（随访开始到死亡、失访或随访结束的时间），同时考虑调整年龄和性别的影响。
欲了解两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异，可以用Cox比例风险模型（Cox proportional-hazards model，也称为Cox回归）进行分析。
实际上，Cox回归的结局不一定是死亡，也可以是发病、妊娠、再入院等。
其共同特点是，不仅考察结局是否发生，还考察结局发生的时间。
在进行Cox回归分析前，如果样本不多而变量较多，建议先通过单变量分析（KM法绘制生存曲线、Logrank检验等）考察所有自变量与因变量之间的关系，筛掉一些可能无意义的变量，再进行多因素分析，这样可以保证结果更加可靠。
即使样本足够大，也不建议把所有的变量放入方程直接分析，一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系，确定自变量进入方程的形式，这样才能有效的进行分析。
单因素分析后，应当考虑应该将哪些自变量纳入Cox回归模型。
一般情况下，建议纳入的变量有：1）单因素分析差异有统计学意义的变量（此时，最好将P值放宽一些，比如0.1或0.15等，避免漏掉一些重要因素）；2）单因素分析时，没有发现差异有统计学意义，但是临床上认为与因变量关系密切的自变量。
3、SPSS分析方法
（1）数据录入SPSS
（2）选择Analyze→Survival→Cox Regression
（3）选项设置
1）主对话框设置：
①将生存时间变量送入Time框中→②将结局变量送入Status框中→③点击Define Event→④定义表示终点事件发生的数值（此例中为死亡，用1表示）→⑤Continue→⑥将分组因素和需要调整的变量送入Covariates框中→⑦Method选择Forward：LR。
对于自变量筛选的方法（Method对话框），SPSS提供了7种选择，使用各种方法的结果略有不同，读者可相互印证。
各种方法之间的差别在于变量筛选方法不同，其中Forward: LR法（基于最大似然估计的向前逐步回归法）的结果相对可靠，但最终模型的选择还需要获得专业理论的支持。
2）Categorical Covariates选项设置：
①将分类变量group选入右侧Categorical Covariates里，②并选择Reference Category以First为参比（即选择最小数值为参照组），其他按默认选项→③Change→Continue.
注意：在数据录入时，建议将二分类变量赋值为0和1；多分类变量赋值为0、1、2、3或者1、2、3、4等，并根据以下情况设置Categorical Covariates选项：
A. 以下情况，可以不定义Categorical Covariates选项：当自变量是二分类变量，并且赋值的差值为1，例如赋值为0和1，也不需要绘制该变量不同组间的生存曲线时。
B. A以外的情况都必须定义Categorical Covariates选项。
需特别注意两种情况：①当自变量是二分类变量，但要在Plots选项中设置，得到不同组间的生存曲线时。
比如本例中，group为二分类变量，但要观察不同用药组间的生存曲线，就需要在Categorical Covariates 选项中定义group变量；②多分类变量时。
3）Plots选项设置：
要绘制生存曲线，①可选择Plots Type中的Survival作为输出的图形，②将主要分类变量选入右侧Separate lines for中，可以输出该变量不同组间对应的生存曲线，其他按默认选项→Continue
4）Options选项设置：
①选择Model Statics中的CI for exp(B)要求输出HR值的95%置信区间，②选择Display model imformation中的At last step（即要求仅输出最后一步的模型），其他按默认选项→Continue→OK
4、结果解读
（1）Case Processing Summary表格给出了分析数据的基本情况，其中包括事件发生数（Event）、删失数（Censored）和总数（Total）等信息。
（2）Categorical Variable Codings表格给出了Categorical Covariates选项中设置的变量（本例中为group）所对应的赋值情况和频率（Frequency）。
最后一列给出了变量编码的情况。
脚注 b. Indicator Parameter Coding说明了本研究中group变量以First为参照组（Categorical Covariates选项中的设置）。
（3）Omnibus Tests of Model Coefficients表格给出了模型中所有变量的回归系数全为0的检验结果。
对于本例，①Score统计量为5.065, P=0.024；②对数似然比检验χ2=5.399, P=0.020。
说明模型中至少有一个自变量的HR值不为1，模型整体检验有统计学意义。
（4）Variables in the Equation表格给出了参数估计的结果。
结果显示最后筛选后的模型仅包含group变量，①P=Sig.=0.029说明治疗方式为影响肺癌患者预后的独立因素。
②相对危险度HR=Exp(B)=0.410，说明使用新药的患者死亡风险为使用常规药物患者的0.410倍，③HR的95%可信区间（95% CI）为0.184-0.914。
（5）生存曲线。
前述Plots选项的设置要求输出按照不同药物分组的生存曲线。
新药组（赋值为1，绿色线条）比常规药物组（赋值为0，蓝色线条）的生存率高。
值得注意的是，该图片并未编辑，不符合给杂志投稿的要求。
关于图片的编辑此处不再展开。
5、撰写结论
治疗方式为影响肺癌的独立因素（P=0.029）。
与常规药物相比，使用新药的肺癌患者的死亡风险低于使用常规药物的患者，HR=0.410（95% CI: 0.184-0.914）。
6、备注
Cox回归使用的前提是满足比例风险假定（PH假定），即主要研究因素（包括Covariates框中放入的其它协变量）的各层间均应满足PH假定。
如果不满足，则应当将变量放入Strata框中进行分层变量控制。
具体如何判断各变量是否满足PH假定，以及如何设置Strata对话框对变量进行分层控制，咱们以后再聊。
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