生存分析的Cox回归模型在R语言中的实现及结果解读

生存分析的Cox回归模型在R语言中的实现及结果解读

生存分析是一种统计方法，用于研究个体在给定时间段内发生某个事件的概率。其中，Cox回归模型是生存分析中常用的方法之一，用于评估不同因素对个体生存时间的影响程度。本文将介绍如何使用R语言实现Cox回归模型，并解读模型结果。

首先，我们需要加载所需的R包，包括survival和survminer。这两个包提供了用于生存分析和结果可视化的函数。

# 加载所需的R包
library(survival)
library(survminer)

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示Cox回归模型的实现。假设我们有一个研究数据集，其中包含个体的生存时间、事件发生与否的信息，以及一些相关因素的观测值。我们将使用该数据集来构建Cox回归模型。

# 加载示例数据集
data <- lung

# 查看数据集的结构
str(data)

数据集中包含了用于预测肺癌患者存活时间的各种因素。我们将以"status"作为事件发生与否的指示变量，其中1表示事件发生，即患者死亡；0表示事件未发生，即患者存活。"time"变量表示患者的生存时间。

接下来，我们使用coxph()函数拟合Cox回归模型。

# 拟合Cox回归模型
cox_model <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data