在SPSS 20中，如何以时间依赖变量relapse为例建立分段Cox模型，检验非PH假定，并进行生存数据分析？

在SPSS 20中建立分段Cox模型并检验非PH假定的步骤如下：

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)

首先，你需要理解Cox比例风险模型和非PH假定的概念。非PH假定意味着风险比（hazard ratio）随时间变化，对于这种情况，我们可以通过建立分段的Cox模型来更好地拟合数据。

打开SPSS 20，载入包含生存时间和事件标记数据的文件。这些数据通常包括开始时间、结束时间、事件发生（如死亡或复发）的指示变量，以及可能的协变量如relapse。

选择菜单栏中的《分析》-《生存函数》-《Cox回归》。在弹出的对话框中，将生存时间的开始时间和结束时间分别设定到相应变量，并将事件发生标志变量加入到状态变量框中。

接下来，将relapse这一时间依赖变量加入到协变量框中。在SPSS中，你需要通过创建时间依赖协变量来指定该变量在特定时间点后如何影响生存风险。例如，你可能需要创建一个新的变量来表示relapse在24个月之后是否发生了变化。

在对话框的底部，选择《时间》标签页，然后选择时间分割变量，输入你选择的时间点（如24个月）。这样可以指示SPSS在所选时间点将数据分成不同的时间段来分析。

在《选项》标签页中，勾选《模型拟合信息》以进行模型拟合优度检验，并勾选《测试比例风险假定》以检验非PH假定是否成立。

最后，点击《确定》运行分析。SPSS将输出包含模型统计结果的表格，你可以从中查看模型的拟合度、协变量的系数估计值及其显著性水平，以及非PH假定检验的结果。

通过这样的步骤，你可以建立一个分段的Cox模型来分析时间依赖变量relapse在不同时间段内对生存时间的影响，同时检验是否违反了PH假定。

为了深入理解并掌握这些步骤，推荐参阅《SPSS分段Cox模型构建：医学统计学实例解析》。该资料以实例解析的方式，详细介绍了如何在SPSS中建立分段Cox模型，并对数据分析结果进行解释。通过系统学习这本书籍，你不仅能够学会如何分析具体案例，还能掌握更多关于生存分析和Cox模型的深入知识。

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)