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Cox回归是生存分析中运用最多的一个模型又称为比例风险回归模型(proportional hazards model)。是由英国统计学家D.R.Cox在1962年提出的为了表示对他的尊敬所以大家以他的名字命名这个模型。这是一种半参数回归模型以结局和生存时间为因变量还可以同时分析多个因素对生存期的影响碰到数据缺失的情况也不怕照样可以分析。另外该回归方法对于数据分布也没啥要求。这些优点使Cox回归的应用非常广泛在临床医学、经济学等各个领域都有运用。
接下来我们来看一看SPSS进行Cox回归的详细步骤。
首先收集生存分析的数据生存分析的示例数据如下图。 需要注意的是数据里必须包含结局、生存时间这两列数据。在该示例数据里结局表示的是肺癌患者的随访结果1死亡0生存。生存时间的单位为“天”。X1-X5为自变量。SPSS分析步骤如下第一步点击“分析”——“生存分析”——“Cox回归” 第二步变量设置方法默认为“输入”也可以选前向、后向输入与逐步回归类似 第三步定义事件一般设置结局为1也可以定义范围 第四步点击“分类”进行分类变量定义如果自变量有分类变量的话可以在这一步进行设置。 第五步绘图设置可以勾选生存分析函数曲线也可以绘制风险函数曲线。注意只有分类变量才能设置“针对各项绘制单独的线条”连续型数值是无法选这一项的否则会有报错提醒哦 第六步点击“保存”按分析需求进行保存设置。 点击确定就能得到SPSS的分析结果了。Cox回归的结果如下首先是omnibus综合检验结果这个检验是看变量的纳入模型与不纳入模型是否有显著的区别。P0.05 说明有显著区别也是从侧面反映了各变量的重要程度卡方结果说明一个变量的加入影响了多少似然比统计量的变化。 Cox回归结果显示每个自变量的影响都不显著。当然这只是一个示例数据实际分析中如果每个自变量的都不显著问题可就大了得回头重新整理数据、清洗数据。如果分析方法没问题结果不理想大概率的原因就在数据本身。 协变量平均值结果如下。默认情况下一般是用协变量的平均值去估计生存比例。 生存分析函数的可视化结果如下。 随着生存时间的不断延长累积生存率呈现逐步下降的趋势。横坐标上的每个点代表经过某个特定时间点的时候的生存概率。
