使用ggcoxzph函数可视化进行Schoenfeld残差图检验模型是否满足等比例风险

最新推荐文章于 2025-01-05 00:09:43 发布

PixelDyno

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文章标签： python 开发语言 R语言

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本文介绍了在R语言中使用ggcoxzph函数进行Schoenfeld残差图的绘制，以检验生存分析中的Cox比例风险模型是否满足等比例风险假设。通过分析残差图和p-value，我们可以评估模型的可靠性。

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使用ggcoxzph函数可视化进行Schoenfeld残差图检验模型是否满足等比例风险

在生存分析中，等比例风险假设是一个常见的假设，即在比较不同处理组或者不同水平的协变量时，个体的风险相对稳定，不会随着时间发生变化。为了验证模型是否满足等比例风险假设，我们可以使用Schoenfeld残差图来进行检验。

在R语言中，我们可以使用ggcoxzph函数来绘制Schoenfeld残差图并进行检验。下面将详细介绍如何使用该函数，并给出相应的源代码示例。

首先，我们需要安装并加载survival和ggplot2两个包，这两个包分别提供了生存分析和绘图的功能。

# 安装survival和ggplot2包（如果未安装的话）
install.packages(c("survival", "ggplot2"))

# 加载所需的包
library(survival)
library(ggplot2)

接下来，我们需要准备生存数据，并拟合Cox比例风险模型。以下是一个示例数据集和拟合模型的代码：

# 载入内置的生存数据集
data(lung)

# 拟合Cox比例风险模型
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)

在拟合好模型之后，我们可以使用ggcoxzph函数来绘制Schoenfeld残差图，并进行等比例风险检验。以下是相应的代码：

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