本文介绍了如何使用R语言进行生存分析，重点是构建Cox比例风险模型和绘制亚组森林图，以可视化事件发生的风险因素。通过加载'survival'和'forestplot'包，利用'coxph()'拟合模型，然后用'summary()'查看摘要信息，最后用'forestplot()'绘制森林图，帮助理解不同变量在不同亚组中的风险差异。
R语言生存分析之Cox比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例
生存分析是一种统计方法，用于分析时间至事件发生之间的关系。其中，Cox比例风险模型是生存分析中常用的一种模型，用于估计事件发生的风险因素。本文将介绍如何使用R语言构建Cox比例风险模型，并使用亚组森林图对模型结果进行可视化。
首先，我们需要加载所需的R包。在本例中，我们将使用"survival"包来进行生存分析和"forestplot"包来绘制亚组森林图。可以使用以下代码加载这些包：
library(survival)
library(forestplot)
接下来，我们将准备数据集。在生存分析中，数据集通常包含以下两个关键变量：生存时间（Time）和事件发生状态（Status）。同时，我们还可以选择其他变量作为风险因素。在本示例中，我们将使用一个名为"dataset"的数据集，其中包含了这些变量。请确保你已经将数据加载到R环境中。
构建Cox比例风险模型的关键函数是"coxph()"。我们将使用这个函数来拟合模型并估计风险因素的影响。下面是构建Cox比例风险模型的代码示例：
# 构建Cox比例风险模型
cox_model <- coxph(Surv(Time, Status) ~ Variable1 + Variable2, data = dataset)
在上述代码中，"Surv(Time, Status)"指定了生存时间和事件发生状态的变量，"Variable1"和"Variable2"是我们选择的其他变量。你可以根据
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
