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回归分析
生存分析之COX回归分析1、生存分析,就是将终点事件出现与否与对应时间结合起来分析得一种统计方法;2、生存时间,就是从规定得观察起点到某一特定终点事件出现得时间,如膀胱癌术后5年存活率研究,及膀胱癌手术为观测起点,死亡为事件终点,两点为生存时间;3、完全数据,观测起点到终点事件所经历得时间,上述例子即膀胱癌手术到因膀胱癌死亡得时间;4、删失数据,因失访、研究结束终点事件未发生或患者死于规定得终点事件以外得原因而终止观察,不能确定具体生存时间得一类数据;5、生存概率,表示某时段开始存活得个体到该时段结束仍存活得概率,p=活满某时段得人数/该时段期初有效人口数;6、生存率,为观察起点起到研究时间点内各个时段得生存概率得累积概率,S(tk)=p1、p2、pk=S(tk-1)、pk;7、生存曲线,以生存时间为横轴,将各个时间点得生存率连在一起得曲线图;8、中位生存期,又称半数生存期,表示50%得个体存活得时间;9、PH假定(等比例风险假定),某研究因素对生存得影响不随时间得改变而改变,就是COX回归模型建立得前提条件。
Cox回归分析及其SPSS操作方法概述前面我们已经讲过生存分析及KM法得内容,详细可以回复数字26－28查瞧。
但有对统计不太熟悉得“微粉”还不太明白生存分析与一般统计得区别,不知道如何区别Cox回归与Logistic回归。
在我们做研究时,有时我们不仅关心某种结局就是否出现,还会关心结局出现得时间,例如肺部手术后观察五年生存率,一个有在1年之后死亡,另外一个人在在4、5后死亡,如果只瞧第5年时得结局,两者就是一样得(均死亡),但就是实际我们认为后者得治疗效果可能优于前者,即生存分析同时考虑结局与结局出现得时间,而一般分析只考虑结局。
另外在队列随访时,可能有人在没有到5年时就失访了,如迁徙或者电话更改,我们不了解其结局如何,在一般得分析中这种病例无法使用,而中间失访得病例结局可能更差,如果直接扔掉,可能会产生偏倚;而用生存分析,这种病例可以给我们提供部分资料,即我们记录最后一次随访时病例得状态,失访前得资料可以用于分析。
COX回归分析解析实用
•
H1：
，其它参数β固定。
•
0 H0成立时，统计量 Z ＝bk／SE(bk) 服从标准正态分布 。SE(bk)是回归系数bk的标准误。 k
k 0
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3、Cox回归模型的作用 • （1） 可以分析各因素的作用
• （2）可以计算各因素的相对危险度 （relative risk，RR)
-1.589
Variables in the Equation
SE .421 .530
W ald 6.630 6.799
df 1 1
.695
5.221
1
Sig. .010 .009
.022
Exp(B) 2.957 3.978
.204
第40页/共46页
解释
•
设第i个因素的回归系数为bi，对应的风险比(risk ratio,记为RRi）:
RRi=exp(bi),表示该因素每增加一个单位时，风险度改变多少倍。
•
在本例中放疗X5，取值0和1，b=-1.589, RR=0.204,表示因子水平1与0比较，前
…
………… …… …
…
第32页/共46页
…
…
3.SPSS 软件实现方法
• File→Open→相应数据(已存在)→ Analyze→ Survival→Cox regression →Time(dat)→Status →Define event →single value(1) →Continue → Covariates(自变量） →method → Fkward→Continue →
模型: yˆ b0 b1x1 b2 x2 bp xp
其中b0为截距, b1 ,b2 …bp称为偏回归 系数. bi表示当将其它p-1个变量的作用加以固 定后, Xi改变1个单位时Y将改变bi个单位.
生存分析与Cox回归解析
流行病与卫生统计学教研室 曹 明 芹
生存分析与Cox回归
生存资料概述
生存分析的基本概念 生存资料的统计描述 生存曲线的比较 Cox回归
2018/10/24
生存分析与Cox回归
2
一、生存资料概述
举例 某医师分别用中药、西药各治疗急性肝炎病人 40例，结果如下表，试问：哪种药物的治疗效果好？
2018/10/24
生存分析与Cox回归
4
一、生存资料概述
医学随访研究一般有两种
所有研究对象同时进入研究(观察起始时间相同)
例如，队列研究、动物的随访观察
被研究对象逐个进入研究(观察起始时间不同)
例如，临床随访研究
由于受经费和时间的限制，最终观察时间不能无限延长
2018/10/24
生存分析与Cox回归
2018/10/24
生存分析与Cox回归
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3. 生存资料的数据形式
10年间346例大肠癌患者手术后的生存时间 患者编号 性别 年龄（岁） dtime 结局 生存时间（月） 1 1 32 10 1 11 2 2 48 12 0 10 3 2 26 6 1 37 4 1 55 3 0 25 5 2 58 8 0 9 … … … … … …
② 可用于时间未分组的资料，也可用于时间分组资料
③ 各组间生存时间的比较根据各组生存曲线的高低及中位生存时 间判断 ④ 需满足生存资料的基本要求，且各样本生存曲线不能交叉 ⑤ 生存曲线若出现交叉，则提示可能存在混杂因素，应采用分层
对数秩检验或Cox比例风险回归模型进行分析
2018/10/24
生存分析与Cox回归
1. 基本概念
完全数据提供了观察对象确切的生存时间，是生存分
多因素cox回归系数
多因素cox回归系数
1.引言
多因素Cox回归是生存分析中常用的一种方法，可以同时考虑多个因素对生存时间的影响。
本文将介绍多因素Cox回归系数的概念、计算方法以及解释方式。
2.Cox回归模型
Cox回归模型是生存分析中常用的一种方法，可以用来研究某个因素对生存时间的影响。
该模型将风险因素分为两类：固定因素和随时间变化的因素。
通过对生存数据进行分析，可以推断出每个因素对生存时间的影响程度。
3.多因素Cox回归模型
在实际应用中，我们往往会考虑多个因素同时对生存时间的影响。
这时，就需要用到多因素Cox回归模型。
该模型可以同时考虑多个因素对生存时间的影响，可以通过如下公式表示：
h(t|X)=h0(t)×exp(β1X1+β2X2+...+βpXp)
其中，h(t|X)表示在给定的一组协变量下，观测到的某个时间点t 的风险比，h0(t)是基础风险，βi是第i个变量的回归系数。
4.多因素Cox回归系数的解释
多因素Cox回归系数的解释与单因素Cox回归系数类似，可以通过指数解释法来说明不同因素对生存时间的影响。
例如，对于一个二元变量，其取值分别为0和1，可以计算出其对生存时间的影响比。
如果该变量的回归系数为β，那么其影响比为exp(β)，也就是说，当该变量取值为1时，其影响比是取值为0时的exp(β)倍。
5.结论
多因素Cox回归模型可以同时考虑多个因素对生存时间的影响，对于研究生存分析有重要的意义。
通过解释不同变量的回归系数，可以深入了解每个因素对生存时间的影响程度。
在实际应用中，应该根据问题的具体情况选择合适的变量，并对回归系数进行适当的解释。
cox回归分析
生存分析之COX回归分析1.生存分析，是将终点事件出现与否与对应时间结合起来分析的一种统计方法；2.生存时间，是从规定的观察起点到某一特定终点事件出现的时间，如膀胱癌术后5年存活率研究，及膀胱癌手术为观测起点，死亡为事件终点，两点为生存时间；3.完全数据，观测起点到终点事件所经历的时间，上述例子即膀胱癌手术到因膀胱癌死亡的时间；4.删失数据，因失访、研究结束终点事件未发生或患者死于规定的终点事件以外的原因而终止观察，不能确定具体生存时间的一类数据；5.生存概率，表示某时段开始存活的个体到该时段结束仍存活的概率，p=活满某时段的人数/该时段期初有效人口数；6.生存率，为观察起点起到研究时间点内各个时段的生存概率的累积概率，S(tk)=p1.p2.pk=S(tk-1).pk;7.生存曲线，以生存时间为横轴，将各个时间点的生存率连在一起的曲线图；8.中位生存期，又称半数生存期，表示50%的个体存活的时间；9.PH假定（等比例风险假定），某研究因素对生存的影响不随时间的改变而改变，是COX回归模型建立的前提条件。
1.Cox回归分析及其SPSS操作方法概述前面我们已经讲过生存分析及KM法的内容，详细可以回复数字26－28查看。
但有对统计不太熟悉的“微粉”还不太明白生存分析与一般统计的区别，不知道如何区别Cox回归与Logistic回归。
在我们做研究时，有时我们不仅关心某种结局是否出现，还会关心结局出现的时间，例如肺部手术后观察五年生存率，一个有在1年之后死亡，另外一个人在在4.5后死亡，如果只看第5年时的结局，两者是一样的（均死亡），但是实际我们认为后者的治疗效果可能优于前者，即生存分析同时考虑结局和结局出现的时间，而一般分析只考虑结局。
另外在队列随访时，可能有人在没有到5年时就失访了，如迁徙或者电话更改，我们不了解其结局如何，在一般的分析中这种病例无法使用，而中间失访的病例结局可能更差，如果直接扔掉，可能会产生偏倚；而用生存分析，这种病例可以给我们提供部分资料，即我们记录最后一次随访时病例的状态，失访前的资料可以用于分析。
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回归分析—非常详细的SPSS操作介绍
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 survival0 1 0 22 10 1 1 10 10 1 1 64 10 1 1 12 10 1 0 17 11 0 0 19 11 1 1 4 11 0 1 12 01 0 0 5 01 1 1 27 02、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。
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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 (95% confidence interval –”,而有的文章则是这样描述“Cox regression in dicated that ING4 expression is an independent prognostic factor for overall 5-year survival (Relative risk = , 95% confidence interval = –, P = ”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！
相关疾病：
营养不良
心血管疾病
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。