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1、生存分析的cox回归模型案例spss一、生存分析基本概念 1、事件 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。 3、删失 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常
2、由两种情况导致：失访；在研究终止时，所关心的事件还未发生。 4、生存函数 又叫累积生存率，表达式为S=P(Tt),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减，1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型，利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对
3、生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据： 操作步骤： SPSS变量视图 菜单选择： 点击进入Cox主对话框，如下，将time选入“时间”框，将代表删失的censor变量选入“状态”框，其余分析变量选入“协变量”框。其余默认就行。 点击“状态”框下方的“定义事件”，将事件发生的标志设为值0，即0代表事件发生。 在主对话框中点击“分类”按钮，进入如下的对话框，将所有分类变量选入右边框
4、中。 在主对话框中点击“绘图”按钮，进入如下的对话框，选择绘图的类型，这里只选择“生存函数”。由于我们关心的主要变量是trt，所以将trt选入“单线”框中，绘制生存曲线。 在主对话框中点击“选项”按钮，进入如下的对话框，设置如下，输出RR的95%置信区间。回到主界面，点击“确定”输出结果。 结果输出 这是案例处理摘要，有一个删失数据。 这是分类变量的编码方式。 这是对拟合模型的检验，原假设是“所有影响因素的偏回归系数均为0”，这里可以看出P=0.0320.05拒绝原假设，认为有偏回归系数不为零的因素，值得进一步分析。 这是多元回归结果，第二列B为偏回归系数，最后三列为OR值及其置信区间。由P值可以看出，在0.5的显著水平下，只有trt有统计学差异，OR为2.265。 这是协变量的平均值。 这是总体的生存函数，即累积生存率函数。 这是在控制了其他变量后，有无放疗组的生存函数对比，可以看出，术中放疗患者的生存情况优于不放疗的患者。
