Cox回归分析具体示例与软件操作步骤

Cox回归分析具体示例与步骤

Cox回归分析是一种用于研究多个因素对生存时间影响的统计方法，广泛应用于医学、金融等领域。以下是一个具体的示例和详细的操作步骤，帮助你在SPSSAU(在线SPSS)平台上进行Cox回归分析。

示例背景

假设我们有一组医学数据，研究患者的生存时间与年龄、性别、治疗方式和淋巴结转移之间的关系。数据包括以下变量：

具体步骤

1. 准备数据并进行Cox回归
   • 将数据导入SPSSAU(网页SPSS)平台。
   • 在仪表盘中依次选择【实验/医学研究】→【Cox回归】模块。
   • 从左侧的标题框选中【生存时间】变量拖拽至【Y1(生存时间)】分析框中。
   • 选中【生存结局】变量拖拽至【Y2(生存状态，0表示生存，1表示死亡)】分析框中。
   • 将分类自变量【性别】【治疗方式】【淋巴结转移】拖拽至【X(定类，画图)[可选]】分析框中。注意，多分类因素平台默认以第一个水平作为参照进行哑变量设定。
   • 将连续自变量【年龄】拖拽至【X(定量)[可选]】分析框中。
   • 本例无分层考虑，因此【分层项】暂忽略。
2. 进行PH等比例风险检验
   • 首先对各因素是否满足PH等比例风险假定的条件进行检验。
   • SPSSAU平台提供PH假定的显著性检验方法，适用于定类与定量数据。
   • 当p值大于0.05时认为满足PH假定；如果p值小于0.05则说明不满足PH假定。
   • 当不满足PH假定时，可将不满足条件的自变量作为分层变量，用其余变量进行Cox回归；或考虑采用依时协变量的Cox回归模型分析。
3. 建立Cox回归模型与因素分析
   • 评价Cox回归模型拟合质量。
   • 检验各因素显著性。
   • 解释和分析影响因素，以及HR（风险比）。

结果解读

• 模型拟合质量：通过查看模型的拟合优度指标，如-2对数似然值、AIC等，评估模型的拟合效果。
• 因素显著性：查看各因素的p值，判断其对生存时间的影响是否显著。
• HR（风险比）：解释各因素对生存时间的影响程度，HR大于1表示增加风险，小于1表示降低风险。