使用ggcoxzph函数检验模型是否满足等比例风险（R语言）

最新推荐文章于 2025-04-07 10:11:43 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何在R语言中使用ggcoxzph函数检验生存分析模型的等比例风险假设。通过Schoenfeld残差图的绘制，观察残差与时间的关系，判断模型是否满足等比例风险。如果残差曲线随时间变化显著，则可能违反等比例风险假设，需要进一步分析和调整模型。

使用ggcoxzph函数检验模型是否满足等比例风险（R语言）

在生存分析中，等比例风险假设是一个重要的假设，它表示不同个体的风险比例在整个时间范围内是恒定的。为了检验模型是否满足等比例风险假设，可以使用R语言中的ggcoxzph函数来进行Schoenfeld残差图的可视化。

首先，我们需要安装并加载适当的R包。ggcoxzph函数可以在survival包中找到，因此我们需要确保该包已经安装。

# 安装survival包
install.packages("survival")

# 加载survival包
library(survival)

接下来，我们需要准备生存数据集，并为其拟合一个生存模型。在这个例子中，我们将使用lung数据集，该数据集包含来自NCI SEER（美国国家癌症研究所癌症流行病学计划）的肺癌患者的信息。

# 加载lung数据集
data(lung)

# 拟合生存模型
surv_model <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)

现在，我们可以使用ggcoxzph函数来绘制Schoenfeld残差图，并检查模型是否满足等比例风险假设。

# 可视化Schoenfeld残差图
ggcoxzph(surv_model, p = 0.05)

在上述代码中，ggcoxzph函数接受一个C

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