使用rms包计算连续变量与风险比(HR)的关系并可视化

使用rms包计算连续变量与风险比(HR)的关系并可视化

在统计分析和生存分析中，连续变量与风险比(Hazard Ratio, HR)之间的关系是一个常见的研究课题。在R语言中，我们可以使用rms（Regression Modeling Strategies）包来进行这样的分析。本文将详细介绍如何使用rms包中的Predict函数来计算连续变量与HR的关系，并通过可视化展示结果。

首先，我们需要安装rms包并加载所需的库：

install.packages("rms")
library(rms)

接下来，我们需要准备用于分析的数据。假设我们的数据集名为"mydata"，其中包含一个连续变量"continuous_var"和一个二元生存时间变量"survival_time"（0表示生存，1表示事件发生）。我们可以使用rms包中的Surv函数创建生存对象。

# 创建生存对象
surv_obj <- Surv(time = mydata$survival_time, event = mydata$event)

然后，我们可以使用rms包中的Predict函数来计算连续变量与HR的关系。Predict函数使用基于Harrell的C统计量的局部线性估计。

# 计算HR
fit <- cph(surv_obj ~ continuous_var, data = mydata, x = TRUE, y = TRUE)
hr <