活着-survival菜单详解

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1、第十四章活着--Survival菜单详解(下)(医学统计之星:董伟)   CoxRegression过程上面给大家介绍的是两种生存分析方法,但它们只能研究一至两个因素对生存时间的影响,当对生存时间的影响因素有多个时,它们就无能为力了,下面我给大家介绍CoxRegression过程,这是一种专门用于生存时间的多变量分析的统计方法。CoxRegression过程主要用于:1、用以描述多个变量对生存时间的影响。此时可控制一个或几个因素,考察其他因素对生存时间的影响,及各因素之间的交互作用。例13.340名肺癌患者的生存资料(详见胡克震主编的《医学随访统计方法》1993,77

2、页)生存时间状态生活能力评分年龄诊断到研究时间鳞癌小细胞癌腺癌疗法癌症类别41117064510011.0012616063910011.00118170651110011.00注:原数据库是用亚变量定义肺癌分类:0,0,0为其它癌;1,0,0为鳞癌;0,1,0为小细胞癌;0,0,1为腺癌。表中的最后一个变量是我加上去的癌症类别,1为鳞癌;2为小细胞癌;3为腺癌;4为其它癌。实践表明结果与用亚变量计算一样。13.3.1   界面说明图9   Cox回归主对话框【Time】框、【Status】框前文已经介绍过了,这里我就不再废话唠叨的了。Block1of1右边的Next

3、钮被激活。这个按钮用于确定不同自变量进入回归方程的方法,详见Method框的内容。用同一种方法进入回归方程的自变量在同一个Covariates框内。【Covariates】框选入自/协变量,即选入你认为可能对生存时间有影响的变量。【Method】框选择自变量进入Cox回归方程的方法,SPSS提供下面几种方法:·Enter:Covariates框内的全部变量均进入回归模型。· Forward:Conditional:基于条件参数估计的向前法。·Forward:LR:基于偏最大似然估计的向前法。· Forward:Wald:基于Wald统计量的向前法。· Backward

4、:Conditional:基于条件参数估计的后退法。· Backward:LR:基于偏最大似然估计的后退法。· Backward:Wald:基于Wald统计量的后退法。【Strata】框定义分层因素,将生存时间按分层因素分别进行Cox回归。【Categorical】选项用于告诉系统,Covariates框内的变量中哪些是分类变量或字符型变量。系统默认字符型变量为分类变量,数字型变量为连续型变量。选入自变量后,categorical钮被激活。按categorical钮,进入确定分类变量的对话框。见图10。图10  确定分类变量对话框左边的Covariates框中列出了刚

5、刚被选取的自变量,将分类变量选入CategoricalCovariates框中。此时ChangeContrast框被激活,请你选择比较方法,即计算参数OR/βi的方法。当选入分类变量后,ChangeContrast框被激活,此时可选择比较方法。SPSS提供下面几种比较方法。·Indicator:指示对比。用于指定某一分类变量的基线,即参照水平。这样计算出来的参数OR/βi是以该变量的第一个或最后一个水平为基准水平(取决于下面的referencecategory中你选择的是last还是first)。在这里SPSS自动创建亚变量,对照水平在对比分类矩阵中用0行代表。在这里

6、我再多说两句,如本例中的肿瘤类型,若规定鳞癌为1,小细胞癌为2,腺癌为3,其它癌为4。若选indicator及last,则以其它癌为参照,计算出来的OR及βi是以其它癌为基准,即其它癌的OR为1,其他计算出来的OR值是与其它癌相比的结果。·Simple:差别对比。可计算该分类变量的各水平与参照水平相比的OR值。参照水平自己当然就不用跟自己相比了。对于本例来说,Simple与Indicator选项是一样的,前提是下面的ReferenceCategory中你所选择的同是last(或first)。·Difference:差别对比。分类变量欲比较水平与其前面的各水平平均值进行

7、比较,当然也不包括第一水平。与Helmert法相反,因此也叫反Helmert法。如3水平与1、2水平的平均值相比,下同。· Helmert:赫尔默特对比。分类变量欲比较水平与其后面各水平平均值进行比较,当然不包括最后一个水平。· Repeated:重复对比。分类变量的各水平与其前面相邻的水平相比较(第一水平除外)。· Polynomial:多项式对比。仅用于数字型的分类变量。无效假设是假设各水平是等距离的(可以是线性的关系,也可以是立方、四次方的关系)。例如年龄每增加10岁,死亡风险的增加值是一样的,但实际情况常常与此相反,如在20岁与60岁年龄段,

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