进行单因素的Fine-Gray检验（R语言）

最新推荐文章于 2025-12-07 14:33:12 发布

PixelDyno

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言进行单因素的Fine-Gray检验，该检验用于分析竞争风险数据中因素对事件发生率的影响。首先需要安装并加载'survival'和'cmprsk'包，然后准备包含事件时间、事件类型和竞争事件的数据。接着，用Fine-Gray模型拟合数据并进行检验。最后，解析并打印检验结果，注意实际应用要考虑数据合理性、模型适用性和统计前提。

进行单因素的Fine-Gray检验（R语言）

Fine-Gray检验是一种常用的统计方法，用于分析竞争风险数据中的因素对事件发生率的影响。本文将介绍如何使用R语言进行单因素的Fine-Gray检验，并提供相应的源代码。

Fine-Gray模型是一种针对竞争风险数据的Cox比例风险模型的推广，它考虑了不同竞争事件之间的相互作用。在进行Fine-Gray检验之前，我们需要先安装并加载必要的R包，包括"survival"和"cmprsk"。

# 安装和加载所需的R包
install.packages("survival")
install.packages("cmprsk")

library(survival)
library(cmprsk)

接下来，我们需要准备用于分析的数据。Fine-Gray检验通常使用竞争风险数据，其中包含了事件发生时间、事件类型和竞争事件的发生。这里以一个示例数据集为例，假设我们的数据集名为"comp_data"，包含了"时间"、"事件类型"和"竞争事件"这三列。

# 准备竞争风险数据
comp_data <- data.frame(
  时间 = c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55),
  事件类型 = c(1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0),
  竞争事件 = c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1)
)

在准备好数据后，我们可以使用crr()函数来拟合Fi

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