比较两个cox回归模型的HR值差异的SAS代码是什么

以下是比较两个cox回归模型的HR值差异的SAS代码示例：

proc phreg data = dataset1;
model time*event(0) = var1 var2 var3;
output out = cox1 p = pred1;
run;

proc phreg data = dataset2;
model time*event(0) = var1 var2 var4;
output out = cox2 p = pred2;
run;

data compare;
merge cox1(keep = pred1) cox2(keep = pred2);
hr_diff = pred1/pred2;
run;

在上面的代码中，首先使用proc phreg分别拟合了两个cox回归模型，并输出了预测值。然后使用merge将两个结果数据集合并，并计算了预测值之间的差异，从而得到了比较两个cox回归模型的HR值差异的结果。

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以下是在SAS中进行配对病例对照的Cox回归分析的示例代码：

/* 导入数据 */
data mydata;
infile 'mydata.csv' delimiter=',' firstobs=2;
input group $ id time status covariate1 covariate2;
run;

/* 对照组匹配 */
proc sort data=mydata;
by group covariate1 covariate2 id;
run;

data matched;
set mydata;
by group covariate1 covariate2 id;
retain control_id;
if first.group then control_id=.;
if status=1 and control_id=. then do;
set mydata(keep=id where=(status=0 and group=group and covariate1=covariate1 and covariate2=covariate2)) point=control;
if control then control_id=id;
end;
if status=1 then output;
run;

/* Cox回归分析 */
proc phreg data=matched;
class group;
model time*status(1) = group covariate1 covariate2;
strata control_id;
run;

注意，这里假设数据已经按照组别和匹配变量排序，变量名为group、id、time、status、covariate1和covariate2，其中group是分组变量，id是个体标识变量，time是生存时间变量，status是生存状态变量（1表示死亡，0表示存活），covariate1和covariate2是其他的协变量。