cox回归结果解析
cox回归多分类变量结果解读
cox回归多分类变量结果解读Cox回归是一种常用的生存分析方法，用于研究事件发生时间与多个预测变量之间的关系。
在Cox回归中，我们可以使用多分类变量作为预测变量，以探究其对事件发生时间的影响。
本文将介绍如何解读Cox回归多分类变量的结果。
首先，我们需要了解Cox回归的基本原理。
Cox回归基于半参数模型，它假设预测变量对事件发生时间的影响是通过一个风险比例函数来描述的。
这个风险比例函数可以解释为某一组别相对于参考组别的风险。
因此，Cox回归的结果通常以风险比例（Hazard Ratio，HR）的形式呈现。
在Cox回归中，多分类变量的结果解读与二分类变量类似。
我们可以通过HR来衡量不同组别之间的风险差异。
如果HR大于1，表示该组别的风险高于参考组别；如果HR小于1，表示该组别的风险低于参考组别。
同时，HR的置信区间也是解读结果的重要指标，它可以帮助我们评估结果的可靠性。
除了HR，Cox回归还提供了其他一些重要的统计指标，如p值和95%置信区间。
p值可以用来判断预测变量是否对事件发生时间有显著影响。
通常，如果p值小于0.05，我们认为结果是显著的，即预测变量与事件发生时间存在关联。
而95%置信区间可以帮助我们评估HR 的精确程度，如果置信区间较窄，说明结果较为可靠。
在解读Cox回归多分类变量的结果时，我们还需要考虑一些其他因素。
首先，我们需要注意样本的选择和数据的质量。
如果样本具有代表性，并且数据质量良好，那么结果的可靠性会更高。
其次，我们需要考虑调整变量的影响。
Cox回归可以同时考虑多个预测变量，但我们需要确保这些变量之间不存在共线性。
如果存在共线性，结果的解释可能会出现偏差。
此外，我们还可以通过绘制Kaplan-Meier曲线来进一步解读Cox回归的结果。
Kaplan-Meier曲线可以帮助我们观察不同组别之间的生存曲线差异。
如果曲线之间存在明显的分离，说明预测变量对事件发生时间有显著影响。
最后，我们需要注意Cox回归的局限性。
cox比例风险回归模型结果解读
COX比例风险回归模型是一种常用的生存分析方法，它能够对生存时间或事件发生时间进行建模，并且能够考虑到不同个体的观测时长不同这一特点。
在研究中，COX比例风险回归模型通常被用来探究某种因素对于生存时间或事件发生时间的影响程度。
本文将以COX比例风险回归模型为主题，深入探讨其原理、应用、结果解读和个人理解。
一、COX比例风险回归模型原理COX比例风险回归模型是由David R. Cox于1972年提出的，它是一种半参数模型，既考虑了危险比的比例关系，又不需要对基本风险函数作出严格的假设。
模型的基本形式为：$$ h(t|x) =h_0(t)exp(\beta_1x_1+\beta_2x_2+...+\beta_px_p) $$ 其中，h(t|x)为在给定协变量x情况下，观测到时间t的瞬时事件发生率；h0(t)为基础风险函数，与协变量无关；β1, β2,…, βp为协变量的回归系数；x1, x2,…, xp为对应的协变量。
二、COX比例风险回归模型应用COX比例风险回归模型主要适用于生存分析领域，例如医学、流行病学和生态学等研究中。
研究者可以利用COX比例风险回归模型来探究不同因素对于生存时间或事件发生时间的影响情况。
这种模型在临床试验中也得到了广泛的应用，可以用来评估治疗效果、预测疾病风险等。
三、COX比例风险回归模型结果解读在进行COX比例风险回归模型分析后，我们通常会得到各个协变量的回归系数、危险比和相应的置信区间。
这些结果对于理解不同因素对生存时间或事件发生时间的影响至关重要。
如果某个协变量的危险比为2.0，且置信区间不包含1.0，就说明该因素对事件发生的影响是显著的。
还需要考虑模型的比例风险假设是否成立，以及是否存在共线性等问题。
个人理解与观点：COX比例风险回归模型是一种非常有用的统计方法，它能够帮助研究者从更深层次理解不同因素对生存能力的影响程度。
然而，在进行模型分析时，我们还需要注意模型的适用性和准确性，避免结果的误导性。
cox 标准化回归系数 -回复
cox 标准化回归系数-回复什么是cox标准化回归系数？Cox标准化回归系数是一种用于解释生存数据的统计方法。
生存数据通常用于研究预测生存时间的因素，例如生存病人的存活时间或某个事件发生的时间。
Cox回归模型是常用于分析生存数据的一种方法，它可以考虑多个预测变量对生存时间的影响。
标准化回归系数是回归模型中的系数，它反映了每个预测变量对生存时间的影响程度，通常用于衡量变量的重要性。
标准化回归系数可以使不同变量之间的比较更加直观，并且可以考虑到变量的度量单位差异。
Cox回归模型的表达式如下所示：h(t) = h0(t) * exp(b1x1 + b2x2 + ... + bpxp)其中，h(t)表示在给定时间t的风险函数，h0(t)是基准风险函数，x1, x2, ..., xp是预测变量，b1, b2, ..., bp是标准化回归系数。
模型的核心思想是，基准风险函数在所有预测变量的影响下乘以一个指数项来得到实际的风险函数。
接下来，我们将一步一步介绍如何计算Cox标准化回归系数：步骤1：收集生存数据和预测变量首先，需要收集生存数据和预测变量。
例如，我们可能有关于病人的年龄、性别、病情严重程度等预测变量，以及关于病人存活时间或某个事件发生时间的生存数据。
步骤2：拟合Cox回归模型接下来，需要使用已收集的数据拟合Cox回归模型。
拟合模型的目的是估计每个预测变量的回归系数。
回归系数表示了预测变量对生存时间的影响程度。
步骤3：计算标准化回归系数一旦拟合了Cox回归模型并得到了回归系数的估计值，就可以计算标准化回归系数。
标准化回归系数可以通过标准化估计的回归系数得到，标准化的方式可以是除以该变量的标准差或范围。
步骤4：解释标准化回归系数最后，我们可以根据标准化回归系数的值来解释预测变量对生存时间的影响程度。
较大的标准化回归系数表示该预测变量对生存时间有更大的影响，而较小的标准化回归系数表示该预测变量对生存时间的影响较小。
cox回归结果解析
筛选变量的方法：第一步，结合临床，临床认为有关的变量均筛选出来。
第二步.应用双变量的相关分析，把显著相关的变量筛选出来，保留临床意义更大的那个。
第三步，应用Kaplan-Meier法对每个危险因素的两个暴露水平做生存曲线，若曲线存在交叉，则不能应用Cox生存分析（Cox生存分析也称比例风险回归，它包含一个假定，即在随访期间暴露于预后因素与非暴露的风险比例维持恒定），这类变量需应用更复杂的非比例风险回归模型，这里将不详述了。
第四步，单因素分析。
可应用COX生存分析的第0步结果作为单因素分析的结果。
可在SPSS的Cox回归里选择任何一种前进法，在Option中选择at each step，取因子筛选第0步的Score检验结果作为单因子Cox回归分析的结果。
也有文章的单因素分析对于离散型变量应用卡方检验和连续型变量应用t检验，等级资料应用双变量相关分析。
最后，将进行Cox回归分析。
应用SPSS中analysis-survival-cox regression.在time一栏中选择生存时间；在state一栏中选择数据状态（在数据编码中已经介绍），在激活的define event一栏中设定single value为1。
这里要强调几个小问题：1，SPSS可以支持研究者做两个或以上的变量的共同效应，需在主对话框中同时选中需研究的变量两个或两个以上，这样协变量框中的>a*b>才会被激活。
2，分类变量，在这里被称为哑变量，需单击categorical，然后将分类变量选入对话框。
最后得到的结果，B为协变量的系数，Exp（B）为相对危险度。
可得到比例风险模型：h（t，x）=h0（t）exp（Σβ ixi）公式1－1预后指数也称预后得分，PI(prognostic index)= （Σβ ixi）PI=0代表危险率处于平均水平，PI<0，代表危险率低于平均水平；PI>0，代表危险率高于平均水平。
COX回归分析(1)
N 15 1 16 0 0
0
0
Total
16
a. Dependent Variable: DAY
P erc en t 93.8% 6.3% 100.0% .0% .0%
.0%
.0% 100.0%
Omnibus Tests of Model Coefficientsa,b
-2 Log
Overall (score)
Step X1
1
X2
X3
X5
X6
Step X1
2
X2
X3
X6
S co re 1.320 .220 .019 6.144 .488 .016 .712 .867 .692
df 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Sig. .251 .639 .891 .013 .485 .900 .399 .352 .406
4、筛选变量（逐步COX回归分析）
（1）向前法(forward selection)
（2）后退法(backward selection) （3）逐步回归法 逐步引入-剔除法（stepwise selection) SPSS实现方法与Logistic回归相同
Enter和Remove的确定同前
调试法：P从大到小取值0.5，0.1， 0.05，一般实际用时， Enter ， Remove应多次选取调整。
变量变量xxjj暴露水平时的风险率与非暴暴露水平时的风险率与非暴露水平时的风险率之比称为露水平时的风险率之比称为风险比hrhazardratiohr44流行病学意义流行病学意义hr风险比相对危险度rr条件下的最大部分似然函数的对数值分别记为服从自由度为p的66coxcox模型中回归系数的检验模型中回归系数的检验pp44筛选变量筛选变量逐步逐步coxcox回归分析回归分析1向前法forwardselection2后退法backwardselection3逐步回归法逐步引入剔除法stepwiseselectionspss实现方法与logistic回归相同enterenter和和removeremove的确定同前的确定同前调试法
生存资料的Cox回归分析(3)-结果解读及结论撰写
生存资料的Cox回归分析（3）-结果解读及结论撰写读前提示：本篇文章是“Cox回归分析”的第三部分，如需前情回顾，请返回医咖会主界面，查看 9 月 5 日推送的前两条内容。
结果解读（ 1 ）CaseProcessingSummary 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 ）OmnibusTests 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，③H R 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。
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hr值解读
Cox回归模型是一种生存分析（Survival Analysis）的统计模型，用于研究事件发生的时间。
在Cox回归中，经验风险（hazard）是关键的概念，而经验风险的比率被称为风险比（Hazard Ratio，简称HR）。
HR的解释对于理解模型中的变量之间的关系至关重要。
Cox回归模型Cox回归模型的基本形式如下：ℎ(t)=ℎ0(t)exp(β1X1+β2X2+⋯+βk X k)其中：▪ℎ(t)是时间t下的风险（hazard）函数。
▪ℎ0(t)是基准风险函数，表示在所有自变量为0时的风险。
▪β1,β2,…,βk是模型的系数，表示每个自变量对于风险的影响。
▪X1,X2,…,X k是自变量。
Hazard Ratio (HR)HR是比较两组之间的风险的度量，它是两组的风险函数比率。
HR的定义为：HR=ℎ1(t)ℎ0(t)=exp(β1ΔX1+β2ΔX2+⋯+βkΔX k)其中：▪ℎ1(t)是处理组（有特定特征或处理的组）的风险函数。
▪ℎ0(t)是对照组（没有特定特征或处理的组）的基准风险函数。
▪ΔX1,ΔX2,…,ΔX k是处理组和对照组的自变量差异。
HR的解释1.HR = 1：如果 HR 等于1，表示两组的风险相等，即自变量对于事件发生的风险没有影响。
2.HR > 1：如果 HR 大于1，表示处理组的风险较高，自变量与事件发生的风险正相关。
例如，如果 HR = 1.5，那么处理组的风险是对照组的1.5倍。
3.HR < 1：如果 HR 小于1，表示处理组的风险较低，自变量与事件发生的风险负相关。
例如，如果 HR = 0.8，那么处理组的风险是对照组的0.8倍。
注意事项▪HR的解释应该基于实际研究问题和背景来理解。
HR仅提供了相对风险的比较，而不提供绝对风险的信息。
▪HR的可信区间（Confidence Interval，CI）也是重要的，可以帮助确定估计的精确性。
▪在进行解读时，应该考虑调整过的HR，如果模型中有其他控制变量。
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筛选变量的方法：第一步，结合临床，临床认为有关的变量均筛选出来。
第二步.应用双变量的相关分析，把显著相关的变量筛选出来，保留临床意义更大的那个。
第三步，应用Kaplan-Meier法对每个危险因素的两个暴露水平做生存曲线，若曲线存在交叉，则不能应用Cox生存分析（Cox生存分析也称比例风险回归，它包含一个假定，即在随访期间暴露于预后因素与非暴露的风险比例维持恒定），这类变量需应用更复杂的非比例风险回归模型，这里将不详述了。
第四步，单因素分析。
可应用COX生存分析的第0步结果作为单因素分析的结果。
可在SPSS的Cox回归里选择任何一种前进法，在Option中选择at each step，取因子筛选第0步的Score检验结果作为单因子Cox回归分析的结果。
也有文章的单因素分析对于离散型变量应用卡方检验和连续型变量应用t检验，等级资料应用双变量相关分析。
最后，将进行Cox回归分析。
应用SPSS中analysis-survival-cox regression.在time一栏中选择生存时间；在state一栏中选择数据状态（在数据编码中已经介绍），在激活的define event一栏中设定single value为1。
这里要强调几个小问题：1，SPSS可以支持研究者做两个或以上的变量的共同效应，需在主对话框中同时选中需研究的变量两个或两个以上，这样协变量框中的>a*b>才会被激活。
2，分类变量，在这里被称为哑变量，需单击categorical，然后将分类变量选入对话框。
最后得到的结果，B为协变量的系数，Exp（B）为相对危险度。
可得到比例风险模型：h（t，x）=h0（t）exp（Σβ ixi）公式1－1
预后指数也称预后得分，PI(prognostic index)= （Σβ ixi）
PI=0代表危险率处于平均水平，PI<0，代表危险率低于平均水平；PI>0，代表危险率高于平均水平。
由公式1－1可以求得全部病人的预后指数。
将所有的预后指数做等级变换，例如分组的界点PI＝-1，0，1，以PI为分类变量做COX回归，并估计生存率，便获得预后指数分类生存率，若样本量很大，或代表性比较好，可用内插法分别估计不同预后指数水平的人群的k年生存率，以及中数生存期，编制成参照表，便可用于临床，根据每个病人的PI值，预测其存活k年的概率，以及期望的生存年数。
最后一段摘自方积乾主编的第二版《医学统计学与电脑试验》。
如果我们能够象国外一样做大规模多中心前瞻的研究，我一定要做到最后一步。
其实这个问题关键还是在你自己，就是你为何要定义分类变量？如果变量是连续变量或者是具有等级关系的，那么一般是不定义为分类变量的，比如年龄，身高，体重等等。
如果变量的数值之间没有等级关系，比如组别，我们用1表示A组，2表示B性，3表现C组，这个在分析的时候是需要定义为分类变量的，因为这个数值的大小是没有意义的。
所以关键怎么选择，还是需要看楼主这几个变量所代表的具体意义。
COX回归时如果需要分析的自变量中为有序多分类，为保证结果的准确性，应将其指定为亚变量进行分析(严格的讲，两分类变量也应进行指定，但不指定时的分析结果是等价的)，所以您定义为categorical后的计算结果是可信的
the final multivariate Cox regression model, xx was identified as an independent prognostic factor with an adjusted hazard ratio of 1.60 (95% confidence interval 1.07–2.41)”,而有的文章则是这样描述“Cox regression indicated that ING4 expression is an independent prognostic factor for overall 5-year survival (Relative risk = 2.50, 95% confidence interval = 1.09–5.74, P = 0.031)”请问这两种描述有什么区别？hazard ratio与relative risk又有什么不同？谢谢大家！
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1、Enter：所有自变量强制进入回归方程；
2、Forward: Conditional：以假定参数为基础作似然比概率检验，向前逐步选择自变量；
3、Forward: LR：以最大局部似然为基础作似然比概率检验，向前逐步选择自变量；
4、Forward: Wald：作Wald概率统计法，向前逐步选择自变量；
5、Backward: Conditional：以假定参数为基础作似然比概率检验，向后逐步选择自变量；
6、Backward: LR：以最大局部似然为基础作似然比概率检验，向后逐步选择自变量；
7、Backward: Wald：作Wald概率统计法，向后逐步选择自变量。
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在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。
在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，可以很好地剔除一些对模型贡献不大的变量，这样建立的多元回归模型预测效果会比较好。
如下，变量非常多的情况：
y：历年病情指数
x1：前年冬季油菜越冬时的蚜量(头/株)
x2：前年冬季极端气温
x3：5月份最高气温
x4：5月份最低气温
x5：3~5月份降水量
x6：4~6月份降水量
x7：3~5月份均温
x8：4~6月份均温
x9：4月份降水量
x10：4月份均温
x11：5月份均温
x12：5月份降水量
x13：6月份均温
x14：6月份降水量
x15：第一次蚜迁高峰期百株烟草有翅蚜量
x16：5月份油菜百株蚜量
x17：7月份降水量
x18：8月份降水量
x19：7月份均温
x20：8月份均温
x21：元月均温
在变量较少或者是有很多变量没有意义的情况下，用ENTER比较好
forward用得最多，但据说backward效果更好，但两者结果基本一致的，差异的情况很少
我见过有的文章在做回归分析的时候，enter、forward、backward一起用
“多因素logistic回归分析结果：enter、forward、backward 3 种分析均提示慢性炎症状态是最强烈的危险因素，而血红蛋白增多、活动度增多、食欲改善具有保护性作用。
”
———1239例CKD并发营养不良和心血管疾病的多中心调查及中药干预的实验。