如何在SPSS 20中建立分段Cox模型并进行数据分析以检验非PH假定？请以时间依赖变量relapse为例，说明分析步骤。

为了深入理解非比例风险（Non-Proportional Hazards, Non-PH）假定以及如何在SPSS 20中建立分段Cox模型，你应当掌握以下步骤和概念：首先，非PH假定指的是某些协变量对生存风险的影响随时间而改变。这要求我们识别出哪些协变量违反了PH假定，并采取相应措施来处理这种情况。在SPSS中，可以通过使用分段函数来调整模型，以反映风险比随时间的变化。

参考资源链接：[SPSS分段Cox模型构建：医学统计学实例解析](https://wenku.csdn.net/doc/5oo769e88j?spm=1055.2569.3001.10343)

在SPSS中建立分段Cox模型的步骤如下：

1. 准备数据：确保你的数据已经准备好，并且时间依赖变量relapse的数据格式适合进行分段分析。

2. 进入分析菜单：点击《分析》-《生存分析》-《Cox回归》。

3. 设置协变量：在Cox回归对话框中，将relapse变量选入协变量列表，并设置为分段变量。

4. 选择时间分界点：根据研究目的和数据特点，选择适当的时间点作为分界点，例如24个月。这可以通过创建一个新的时间分段变量来实现。

5. 检验PH假定：使用Schoenfeld残差检验或者其他方法来检验每个协变量是否满足PH假定。如果发现某个变量违反PH假定，就需要进一步进行分段分析。

6. 建立分段模型：根据PH检验的结果，对违反PH假定的协变量进行分段处理，并重新估计模型。这可能需要重复第4和第5步，直到找到合适的分段点。

7. 模型评估与解释：最后，评估分段模型的拟合情况，通过观察风险比的变化来解释时间依赖变量对生存函数的影响。

通过这些步骤，你可以在SPSS中有效地建立分段Cox模型，并对数据进行深入分析。为了更好地理解上述过程和SPSS的具体操作，推荐阅读《SPSS分段Cox模型构建：医学统计学实例解析》。这本书不仅提供了丰富的实例和详细的SPSS操作步骤，还对分段模型的统计原理和应用进行了深入讲解，能够帮助你掌握在生存分析中处理非PH假定问题的技能。

参考资源链接：[SPSS分段Cox模型构建：医学统计学实例解析](https://wenku.csdn.net/doc/5oo769e88j?spm=1055.2569.3001.10343)