HR值分析：基于肺部数据集的生存分析

HR值分析：基于肺部数据集的生存分析

引言：
生存分析是一种统计分析方法，用于研究个体在不同时间点发生某一事件（例如死亡）的概率。肺部数据集是一个常用的生存分析数据集，我们将使用R语言中的survival包对该数据集进行生存分析，并计算出HR（风险比）值来评估与生存时间相关的因素。本文将介绍具体的方法和示例代码。

方法：

1. 数据准备
   载入survival包，并读取肺部数据集。

   library(survival)
   data(lung)
   

2. 数据预处理
   对于生存分析，需要注意以下两个变量：生存时间（time）和事件状态（status）。其中，时间指的是从初始观察到发生事件的时间，事件状态表示是否发生了事件（1代表死亡，0代表未死亡）。我们还需要根据需要选取其他特征作为预测变量。

   # 选择需要的变量
   lung_data <- lung[, c("time", "status", "age", "sex")]
   
   # 剔除含有缺失值的样本
   lung_data <- na.omit(lung_data)
   

3. 生存曲线分析
   绘制Kaplan-Meier生存曲线，观察生存时间的分布情况。

   # 计算生存曲线
   surv_object <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung_da