R语言生存分析(二)Cox比例风险回归模型构建及检验
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发布时间：2024-10-22 09:53
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时间：2024-10-26 03:27
前文我们介绍了KM生存曲线和Log-rank检验《R语言-生存分析（一）绘制Kaplan-Meier生存曲线》，这是单变量分析方法，只能通过分层方式考虑一个因素的影响，而忽略其他因素。然而，当数据涉及多个需要考虑的因素，或因素不是分类变量而是连续型变量时，KM曲线和Log-rank检验就不适用，此时我们可以采用Cox比例风险回归模型来考虑多因素的影响。
COX比例风险回归模型在生存分析中极为重要，它以最终结局和生存时间为因变量，同时分析众多因素对生存时间的影响，无需估计资料的生存分布类型，因此在医学随访研究中广泛使用。R语言中rms包和survival包均能实现Cox比例风险模型回归，本文将分别介绍如何使用这两个包进行模型构建与检验。
首先，加载所需的R包。
其次，进行数据转换，确保数据格式适合Cox模型分析。
接下来，构建Cox比例风险回归模型。
使用survival包构建模型时，回归结果提供了变量回归系数、风险比、95%置信区间、z统计量和P值等信息，以及三种假设检验方法的P值，说明模型对三个因素进行了β值是否为0的假设检验，并拒绝了零假设。同时，模型的C-index为0.807 (se = 0.068)。
使用rms包的cph()函数构建模型时，结果包括P值、回归系数、wald值等信息，模型的C-index为0.8075，与使用survival包的结果一致。
为了确保模型的准确性和可靠性，进行模型诊断和可视化。
测试比例风险假设，使用survival包的cox.zph()函数进行检验，并通过survminer包的ggcoxzph()函数实现可视化。如果检验结果中每个协变量的P值大于0.05且全局检验结果同样如此，可以认为模型符合比例风险假设。
检查异常值，使用survminer包的ggcoxdiagnostics()函数进行检验。如果异常观测值或离群值对结果影响不大，则模型的异常值检验结果应显示各点均匀分布在0附近，并且相对对称。
检测对数风险值与协变量之间关系的非线性情况，使用连续协变量绘制Martingale残差图和部分残差图，通过survminer包的ggcoxfunctional()函数进行可视化。若非线性影响较大，如特定变量（如mspike）所示，模型可能需要进一步调整。
本内容旨在分享R语言在生存分析中的应用，尤其是Cox比例风险回归模型的构建与检验。为了更深入地了解Cox模型及其在R语言中的实现，建议关注公众号【数据统计和机器学习】，后台回复“Cox”获取免费代码资源。
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时间：2024-10-26 03:30
前文我们介绍了KM生存曲线和Log-rank检验《R语言-生存分析（一）绘制Kaplan-Meier生存曲线》，这是单变量分析方法，只能通过分层方式考虑一个因素的影响，而忽略其他因素。然而，当数据涉及多个需要考虑的因素，或因素不是分类变量而是连续型变量时，KM曲线和Log-rank检验就不适用，此时我们可以采用Cox比例风险回归模型来考虑多因素的影响。
COX比例风险回归模型在生存分析中极为重要，它以最终结局和生存时间为因变量，同时分析众多因素对生存时间的影响，无需估计资料的生存分布类型，因此在医学随访研究中广泛使用。R语言中rms包和survival包均能实现Cox比例风险模型回归，本文将分别介绍如何使用这两个包进行模型构建与检验。
首先，加载所需的R包。
其次，进行数据转换，确保数据格式适合Cox模型分析。
接下来，构建Cox比例风险回归模型。
使用survival包构建模型时，回归结果提供了变量回归系数、风险比、95%置信区间、z统计量和P值等信息，以及三种假设检验方法的P值，说明模型对三个因素进行了β值是否为0的假设检验，并拒绝了零假设。同时，模型的C-index为0.807 (se = 0.068)。
使用rms包的cph()函数构建模型时，结果包括P值、回归系数、wald值等信息，模型的C-index为0.8075，与使用survival包的结果一致。
为了确保模型的准确性和可靠性，进行模型诊断和可视化。
测试比例风险假设，使用survival包的cox.zph()函数进行检验，并通过survminer包的ggcoxzph()函数实现可视化。如果检验结果中每个协变量的P值大于0.05且全局检验结果同样如此，可以认为模型符合比例风险假设。
检查异常值，使用survminer包的ggcoxdiagnostics()函数进行检验。如果异常观测值或离群值对结果影响不大，则模型的异常值检验结果应显示各点均匀分布在0附近，并且相对对称。
检测对数风险值与协变量之间关系的非线性情况，使用连续协变量绘制Martingale残差图和部分残差图，通过survminer包的ggcoxfunctional()函数进行可视化。若非线性影响较大，如特定变量（如mspike）所示，模型可能需要进一步调整。
本内容旨在分享R语言在生存分析中的应用，尤其是Cox比例风险回归模型的构建与检验。为了更深入地了解Cox模型及其在R语言中的实现，建议关注公众号【数据统计和机器学习】，后台回复“Cox”获取免费代码资源。
