给一个Data,用coxph做完生存分析后,画图对比不同Group的生存概率图像,只有一个变量Group,Group里面只有1和2。我想绘制的是cox结果的拟合图像和KM估计的对比,Cox和KM估计的图像需要画在同一张图里
时间: 2024-05-05 16:22:02 浏览: 9
可以按照以下步骤绘制cox结果的拟合图像和KM估计的对比:
1. 用 `coxph()` 函数进行生存分析,并用 `survfit()` 函数计算KM估计值。假设结果保存在名为 `fit` 的对象中。
2. 用 `plot()` 函数绘制KM估计的生存曲线。需要设置 `conf.int = TRUE` 来绘制置信区间。
```R
plot(fit, conf.int = TRUE, col = c("red", "blue"), lty = c(1, 2), xlab = "Time", ylab = "Survival Probability", main = "Comparison of Cox and KM Estimates")
```
3. 获取 Cox 模型的预测值并计算生存曲线。可以使用 `survfit()` 函数来计算生存曲线,但需要使用 `newdata` 参数来提供预测值。需要注意,预测值应该是一个数据框,其中包含一个名为 `Group` 的变量,取值为 1 或 2。
```R
# 创建一个数据框,包含所有可能的时间点和 Group 变量的取值
newdata <- data.frame(time = seq(min(fit$time), max(fit$time), by = 1), Group = c(1, 2))
# 获取 Cox 模型的预测值
pred <- predict(fit, newdata = newdata, type = "lp")
# 计算生存曲线
fit2 <- survfit(Surv(time, 1 - exp(-exp(pred))) ~ Group, data = newdata)
```
4. 用 `lines()` 函数将 Cox 模型的生存曲线绘制在同一张图上。
```R
# 绘制 Cox 模型的生存曲线
lines(fit2, col = c("red", "blue"), lty = c(1, 2))
```
完整的代码如下:
```R
# 假设数据存储在名为 data 的数据框中
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ Group, data = data)
km <- survfit(Surv(time, status) ~ Group, data = data)
plot(km, conf.int = TRUE, col = c("red", "blue"), lty = c(1, 2), xlab = "Time", ylab = "Survival Probability", main = "Comparison of Cox and KM Estimates")
newdata <- data.frame(time = seq(min(fit$time), max(fit$time), by = 1), Group = c(1, 2))
pred <- predict(fit, newdata = newdata, type = "lp")
fit2 <- survfit(Surv(time, 1 - exp(-exp(pred))) ~ Group, data = newdata)
lines(fit2, col = c("red", "blue"), lty = c(1, 2))
```