R语言生存分析:基于COX回归分析的乳腺癌研究

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本文通过R语言进行乳腺癌生存分析,利用COX回归模型探讨影响患者生存的相关因素。数据预处理后,应用COX回归进行分析,得出各因素对生存的相对影响,为临床决策提供依据。

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R语言生存分析:基于COX回归分析的乳腺癌研究

简介:
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,对其进行生存分析可以帮助了解患者的生存时间及相关因素。本文将使用R语言进行生存分析,利用COX回归模型来探索与乳腺癌患者生存相关的因素。我们将以公开乳腺癌数据为例,并附上相应的源代码。

数据准备:
我们选取开源数据集中的乳腺癌数据进行分析。数据包含了多个变量,例如患者的年龄、肿瘤大小、淋巴结情况等,以及患者的生存时间和是否发生事件(即死亡或复发)。首先,我们需要导入所需的R包和数据集。

# 导入所需R包
library(survival)
library(tidyverse)

# 导入乳腺癌数据
breast_cancer <- read.csv("breast_cancer_data.csv")

数据预处理:
在进行生存分析之前,我们需要对数据进行必要的预处理。具体来说,我们需要确保数据的格式正确,并根据需要选择所需的变量。

# 确认数据格式
breast_cancer$Survival_Time <- as.numeric(breast_cancer$Survival_Time)
breast_cancer$Event <- as.factor(breast_cancer$Event)

# 选择所需的变量
data <- select(breast_cancer, Age, Tumor_Size, Lymph_Node_Status, Survival_Time, Event)
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