model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)我希望计算两个不同arms值的hazard ratio,我需要R语言代码
时间: 2024-01-03 20:02:56 浏览: 21
您可以使用以下R语言代码计算`arms`值为`arm1`和`arm2`的Hazard Ratio及其置信区间:
```R
# 假设 Cox 模型已经拟合并保存在 fit 对象中
library(survival)
# 设置需要计算的两个 arms 值
arm1 <- 1
arm2 <- 2
# 获取各个 arms 值对应的系数和标准误
coef_arms <- coef(fit)[c(1, which(names(coef(fit)) == paste0("factor(arms)", arm1 + 1)))]
se_arms <- sqrt(sum(diag(fit$var))[c(1, which(names(coef(fit)) == paste0("factor(arms)", arm1 + 1)))])
if (arm1 != arm2) {
coef_arms2 <- coef(fit)[c(1, which(names(coef(fit)) == paste0("factor(arms)", arm2 + 1)))]
se_arms2 <- sqrt(sum(diag(fit$var))[c(1, which(names(coef(fit)) == paste0("factor(arms)", arm2 + 1)))])
}
# 计算 Hazard Ratio 和置信区间
if (arm1 == arm2) {
arms_hr <- 1
arms_se <- 0
arms_lower <- 1
arms_upper <- 1
} else {
arms_hr <- exp(coef_arms[2] - coef_arms2[2])
arms_se <- sqrt(se_arms^2 + se_arms2^2)
arms_lower <- exp(coef_arms[2] - coef_arms2[2] - qnorm(0.995) * arms_se)
arms_upper <- exp(coef_arms[2] - coef_arms2[2] + qnorm(0.995) * arms_se)
}
# 输出结果
cat("Hazard Ratio for Arms ", arm1, " vs. ", arm2, ": ", arms_hr, "\n")
cat("99% Confidence Interval: [", arms_lower, ", ", arms_upper, "]\n")
```
其中,`coef(fit)`和`diag(fit$var)`分别计算的是模型系数和协方差矩阵,`which(names(coef(fit)) == paste0("factor(arms)", arm1 + 1))`表示获取`arms`等于`arm1`的系数和标准误在系数向量和标准误向量中的位置,`exp(coef_arms[2] - coef_arms2[2])`计算的是`arms`等于`arm1`和`arm2`的系数之差的指数,`sqrt(se_arms^2 + se_arms2^2)`计算的是标准误,`qnorm(0.995)`表示99%置信度对应的标准正态分布分位数。注意,在计算Hazard Ratio及其置信区间时,要将`arms`等于2作为参考组,因此需要先计算`arms`等于2的系数和标准误。