不宜作生存分析的情况是

为什么卡方星空不能用于生存分析？

有序的分类变量不能做卡方，因为卡方是星空频率分布是否相同，对于有序变量来说不仅仅是频率分布不同，而且因为等级的关系，容易出错。

prism中年龄怎样分析

生存分析（Survival Analysis）是对一个或多个非负随机变量进行统计推断，研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。」 生存曲线可绘制试验结果，试验结果是死亡（或其他一次性事件）前的时间。GraphPad Prism 可使用 Kaplan - Meier 法根据原始数据创建生存曲线，并可对生存曲线作出比较。 01 生存分析中的关键概念 ——「生存曲线」 在许多临床和动物研究中，结果是生存时间。研究目的是测定治疗是否会改变生存率。GraphPad Prism 使用「Kaplan—Meier 法」（即乘积极限法）创建生存曲线，并使用对数秩星空和 Gehan - Wilcoxon

火星哪些元素不适宜人类生存

哪些天体上可能有生命存在呢？这个天体又必须具备什么样的条件呢？我们了解了生命起源的过程之后，认为至少应有这样几个条件：一是适合生物生存的温度，一般应在-50;C～＋5O;C之间；二是必要的水分，生命物质诸如蛋白质、核酸和酶的活力都和水紧密相关，没有了水，也就没有了生命；三是适当成分的大气，虽然已发现少数厌氧菌能在没有氧气的条件下生存，但氧气和二氧化碳对于生命的存在是极为重要的；四是要有足够的光和热，为生命体系提供能源。 根据这些条件，科学家首先对太阳系除地球以外的其他行星进行了分析：水星离太阳最近，向阳时表面温度可以达到300～400;C，不可能存在生命；金星是一颗高温、缺氧、缺水、有着

多变量分析的生存分析

生存分析起源于寿命表。生物的生存时间除了受健康的影响外，同时还受社会因素，生活条件等影响。生存分析研究哪些因素对“寿命”有显著影响，它的风险程度如何。20星空末生存分析已不仅用于研究人的寿命问题，还用于一切广义的“寿命”或有关“死亡”的问题，比如发动机的寿命，病人手术后的生存时间，两种疗效的对比分析等。生存分析有多种模型，最常用的有Cox回归模型，它的特点是：m个变量联合作用的相对风险可以表示成每个变量单独作用时相对风险的乘积（故也称为乘法模型）。另外常用的模型为可加性模型，它的特点是：m 个变量联合作用的相对风险可表示为每个变量单独作用之和。究竟应使用什么样的模型应在具体问题中结合专业知识确定。
多变量统计分析除了上述六个大的分支外，通径分析和典则相关分析也很常用。一般回归分析只能计算每一个变量（在固定其他变量时）对指标 y的直接作用大小，而通径分析可同时计算每一个变量对指标 y的间接作用（即通过与它相关的变量作用于 y）。通径分析在流行病的遗传研究中已有不少应用。典则相关分析也是回归分析的进一步发展。对每个事物同时测量多个指标（y1，y2，…）和多个自变量（x1,x2，…），分析指标的综合与自变量的综合是如何相关时多使用典则相关分析。

生存分析（二）-- Cox比例风险模型（Cox proportional-hazards model）

Cox比例风险模型 （考克斯，1972年）是常用的统计在医学研究调查的患者和一个或多个预测变量的存活时间之间的关联回归模型。

在上一章 生存分析基础 中，我们描述了生存分析的基本概念以及生存数据的分析和汇总方法，包括：

上述方法-Kaplan-Meier曲线和logrank星空-是 单变量分析的 示例。他们根据调查中的一个因素描述了生存情况，但忽略了其他因素的影响。

此外，仅当预测变量为分类变量时（例如：治疗A与治疗B；男性与女性），Kaplan-Meier曲线和对数秩星空才有用。对于定量预测指标（例如基因表达，体重或年龄），它们并不容易工作。

一种替代方法是Cox比例风险回归分析，它既适用于定量预测变量也适用于类别变量。此外，Cox回归模型扩展了生存分析方法，可以同时评估几种风险因素对生存时间的影响。

在本文中，我们将描述Cox回归模型并提供使用R软件的实际示例。

内容

在临床研究中，有许多情况，其中几个已知量（称为 协变量covariates ）可能会影响患者的预后。

例如，假设比较了两组患者：有和没有特定基因型的患者。如果其中一组还包含较年长的个体，则生存率的任何差异都可能归因于基因型或年龄，或两者都有。因此，在调查与任何一个因素相关的生存率时，通常需要针对其他因素的影响进行调整。

统计模型是一种常用工具，可以同时分析多个因素的生存率。此外，统计模型还提供了每个因素的影响大小。

考克斯比例风险模型是用于对生存分析数据进行建模的最重要方法之一。下一节介绍Cox回归模型的基础。

该模型的目的是同时评估几个因素对生存的影响。换句话说，它允许我们检查特定因素如何影响特定时间点特定事件（例如，感染，死亡）的发生率。该比率通常称为风险比率。预测变量（或因子）在生存分析文献中通常称为 协变量 covariates 。

Cox模型由 h(t) 表示的 风险函数 表示。简而言之，危险函数可以解释为在时间t死亡的风险。可以估计如下：

其中：

Cox模型可以被写为变量 x(i)的 危险对数的多元线性回归，而基线危险是随时间变化的“截距”项。

系数 bi 称为危险比率（HR，hazard ratio）。 bi 值大于零，或相当于风险比率大于1，表明随着第 i 个协变量值的增加，事件风险增加，因此生存时间缩短。

换句话说，风险比大于1表示协变量与事件概率正相关，因此与存活时间负相关。
总之，
HR=1：无影响
HR<1：危害降低
HR>1：危险增加

在癌症研究中：

Cox模型的关键假设是观察组（或患者）的危险曲线应成比例，并且不能交叉。

假设两个x值不同的患者k和k'。相应的风险函数可以简单地写成如下：

因此，Cox 模型是一个比例风险模型：任何一组事件的风险都是其他任何一组事件风险的常数倍。这一假设意味着，如上所述，各组的危险曲线应成比例，不能交叉。

换言之，如果一个人在某个初始时间点的死亡风险是另一个人的两倍，那么在以后的任何时候，死亡风险仍然是另一个人的两倍。

这种比例风险的假设应该得到星空。我们将在本系列的下一篇文章中讨论评估比例性的方法： Cox模型假设 。

我们将使用两个R包：

函数 coxph （）[在 survival 包中]可用于计算R中的Cox比例风险回归模型。

简化格式如下：

我们将在生存R数据包中使用肺癌数据。

我们将使用以下协变量来拟合Cox回归：年龄，性别，ph.ecog和wt.loss。

我们首先为所有这些变量计算单变量Cox分析。然后我们将使用两个变量来拟合多元Cox分析，以描述这些因素如何共同影响生存。

单变量Cox分析的计算公式如下：

Cox模型的功能 摘要 （）产生更完整的报告：

Cox回归结果可以解释为：

要将单变量coxph函数一次应用于多个协变量，请输入以下命令：

上面的输出显示了每个变量相对于总生存率的回归beta系数，效应大小（以危险比给出）和统计显着性。通过单独的单变量Cox回归评估每个因素。

从上面的输出中，

现在，我们要描述这些因素如何共同影响生存。为了回答这个问题，我们将执行多元Cox回归分析。由于变量ph.karno在单变量Cox分析中不重要，因此在多变量分析中将其跳过。我们将3个因素（性别，年龄和ph.ecog）纳入多元模型。

时间常数协变量的死亡时间的Cox回归指定如下：

所有三个总体测试（似然性，Wald和得分）的p值均显着，表明该模型具有显著性。这些测试评估了所有beta的综合零假设为0。在上面的示例中，星空统计量非常一致，并且完全拒绝了综合零假设。

在多变量Cox分析中，协变量性别和ph.ecog保持显着性（p <0.05）。但是，协变量年龄不显着（p = 0.23，大于0.05）。

性别的p值为0.000986，危险比HR = exp（coef）= 0.58，表明患者的性别与死亡风险降低之间有很强的关系。协变量的危险比可解释为对危险的倍增效应。例如，保持其他协变量不变（女性（性别= 2））可将危险降低0.58或42％。我们得出结论，成为女性与良好的预后相关。

同样，ph.ecog的p值为4.45e-05，危险比HR = 1.59，表明ph.ecog值与死亡风险增加之间有很强的关系。保持其他协变量不变，ph.ecog的值越高，生存率越低。

相比之下，年龄的p值现在为p = 0.23。危险比HR = exp（coef）= 1.01，95％置信区间为0.99至1.03。由于HR的置信区间为1，因此这些结果表明，在调整phog值和患者的性别之后，年龄对HR差异的贡献较小，并且仅趋于显着。例如，在其他协变量保持不变的情况下，再增加一岁会引起每日死亡危险，其系数为expβ= 1.01或1％，这并不是一个重要的贡献。

将Cox模型拟合到数据后，就可以可视化特定风险组在任何给定时间点的预测生存率。函数 survfit （）估计生存比例，默认情况下为协变量的平均值。

我们不妨展示估计的生存率如何取决于目标协变量的值。

考虑到这一点，我们想评估性别对估计生存率的影响。在这种情况下，我们用两行构造一个新的数据帧，每一行代表性别。其他协变量固定为其平均值（如果是连续变量）或最低水平（如果它们是离散变量）。对于伪协变量，平均值为数据集中编码为1的比例。该数据帧通过 newdata 参数传递给 survfit （）：

在本文中，我们描述了Cox回归模型，用于同时评估多种风险因素与患者生存时间之间的关系。我们演示了如何使用 生存 包计算Cox模型。此外，我们描述了如何使用 survminer 软件包来可视化分析结果。