cox回歸結果解析參考模板

1、篩選變量的方法：第一步，結合臨床，臨床認為有關的變量均篩選出來。第二步.應用雙變量的相關分析，把顯著相關的變量篩選出來，保留臨床意義更大的那個。第三步，應用Kaplan-Meier法對每個危險因素的兩個暴露水平做生存曲線，若曲線存在交叉，則不能應用Cox生存分析（Cox生存分析也稱比例風險回歸，它包含一個假定，即在隨訪期間暴露于預后因素與非暴露的風險比例維持恒定），這類變量需應用更復雜的非比例風險回歸模型，這里將不詳述了。第四步，單因素分析。可應用COX生存分析的第0步結果作為單因素分析的結果。可在SPSS的Cox回歸里選擇任何一種前進法，在Option中選擇at each step，取因子篩

2、選第0步的Score檢驗結果作為單因子Cox回歸分析的結果。也有文章的單因素分析對于離散型變量應用卡方檢驗和連續(xù)型變量應用t檢驗，等級資料應用雙變量相關分析。最后，將進行Cox回歸分析。應用SPSS中analysis-survival-cox regression.在time一欄中選擇生存時間；在state一欄中選擇數(shù)據(jù)狀態(tài)（在數(shù)據(jù)編碼中已經(jīng)介紹），在激活的define event一欄中設定single value為1。這里要強調(diào)幾個小問題：1，SPSS可以支持研究者做兩個或以上的變量的共同效應，需在主對話框中同時選中需研究的變量兩個或兩個以上，這樣協(xié)變量框中的>a*b>才會被激活

3、。2，分類變量，在這里被稱為啞變量，需單擊categorical，然后將分類變量選入對話框。最后得到的結果，B為協(xié)變量的系數(shù)，Exp（B）為相對危險度。可得到比例風險模型：h（t，x）=h0（t）exp（ ixi）公式11預后指數(shù)也稱預后得分，PI(prognostic index)= （ ixi）PI=0代表危險率處于平均水平，PI<0，代表危險率低于平均水平；PI>0，代表危險率高于平均水平。由公式11可以求得全部病人的預后指數(shù)。將所有的預后指數(shù)做等級變換，例如分組的界點PI-1，0，1，以PI為分類變量做COX回歸，并估計生存率，便獲得預后指數(shù)分類生存率，若樣本量很大，或代表

4、性比較好，可用內(nèi)插法分別估計不同預后指數(shù)水平的人群的k年生存率，以及中數(shù)生存期，編制成參照表，便可用于臨床，根據(jù)每個病人的PI值，預測其存活k年的概率，以及期望的生存年數(shù)。最后一段摘自方積乾主編的第二版醫(yī)學統(tǒng)計學與電腦試驗。如果我們能夠象國外一樣做大規(guī)模多中心前瞻的研究，我一定要做到最后一步。其實這個問題關鍵還是在你自己，就是你為何要定義分類變量？如果變量是連續(xù)變量或者是具有等級關系的，那么一般是不定義為分類變量的，比如年齡，身高，體重等等。如果變量的數(shù)值之間沒有等級關系，比如組別，我們用1表示A組，2表示B性，3表現(xiàn)C組，這個在分析的時候是需要定義為分類變量的，因為這個數(shù)值的大小是沒有意義的

5、。所以關鍵怎么選擇，還是需要看樓主這幾個變量所代表的具體意義。COX回歸時如果需要分析的自變量中為有序多分類，為保證結果的準確性，應將其指定為亞變量進行分析(嚴格的講，兩分類變量也應進行指定，但不指定時的分析結果是等價的)，所以您定義為categorical后的計算結果是可信的the final multivariate Cox regression model, xx was identified as an independent prognostic factor with an adjustedhazard ratio of 1.60 (95% confidence inte

6、rval 1.072.41)”,而有的文章則是這樣描述“Cox regression indicated that ING4 expression is an independent prognostic factor for overall 5-year survival (Relative risk = 2.50, 95% confidence interval = 1.095.74, P = 0.031)”請問這兩種描述有什么區(qū)別？hazard ratio與relative risk又有什么不同？謝謝大家！1 / 3相關疾?。?#183; 營養(yǎng)不良· 心血管疾病1、E

7、nter：所有自變量強制進入回歸方程；2、Forward: Conditional：以假定參數(shù)為基礎作似然比概率檢驗，向前逐步選擇自變量；3、Forward: LR：以最大局部似然為基礎作似然比概率檢驗，向前逐步選擇自變量；4、Forward: Wald：作Wald概率統(tǒng)計法，向前逐步選擇自變量；5、Backward: Conditional：以假定參數(shù)為基礎作似然比概率檢驗，向后逐步選擇自變量；6、Backward: LR：以最大局部似然為基礎作似然比概率檢驗，向后逐步選擇自變量；7、Backward: Wald：作Wald概率統(tǒng)計法，向后逐步選擇自變量。-在自變量很多時，其中有的因素可能對

8、應變量的影響不是很大，而且x之間可能不完全相互獨立的，可能有種種互作關系。在這種情況下可用逐步回歸分析，進行x因子的篩選，可以很好地剔除一些對模型貢獻不大的變量，這樣建立的多元回歸模型預測效果會比較好。如下，變量非常多的情況：y：歷年病情指數(shù)x1：前年冬季油菜越冬時的蚜量(頭/株)x2：前年冬季極端氣溫x3：5月份最高氣溫x4：5月份最低氣溫x5：35月份降水量x6：46月份降水量x7：35月份均溫x8：46月份均溫x9：4月份降水量x10：4月份均溫x11：5月份均溫x12：5月份降水量x13：6月份均溫x14：6月份降水量x15：第一次蚜遷高峰期百株煙草有翅蚜量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月份均溫x20：8月份均溫x21：元月均溫在變量較少或者是有很多變量沒有意義的情況下，用ENTER比較好forward用得最多，但據(jù)說backward效果更好，但兩者結果基本一致的，差異的情況很少我見過有的文章在做回歸分析的時候，enter、forward、backw