did not specify surv=t with cph

### 回答1：
在生命表分析中，使用Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazard Model，简称CPH），可以估计某个因素（如治疗方法、年龄、性别等）对于特定事件（如死亡、疾病发作等）的风险，但是如果在数据分析中没有指定相应的surv=t（即基准时间），则无法准确估计风险。

基准时间在生命表分析中非常重要，它是指在模型中所有患者的“时间零点”，也就是所有患者的状况开始被观察的时间点。如果没有指定基准时间，模型就无法处理所有患者的时间顺序，这会导致模型产生误差。

例如，如果研究某种治疗方法对某种疾病的预防效果，假设治疗方法是在疾病诊断后2年开始实施的，那么基准时间应该是疾病诊断后的第2年。如果没有设定基准时间，则可能会把治疗前的数据也纳入分析，从而得出错误的结论。

总之，为了保证生命表分析结果的准确性和可靠性，必须在CPH模型中设定准确的基准时间（即指定surv=t），这样才能真正分析出因素对事件风险的影响。

### 回答2：
在统计分析中，Cox比例风险回归模型是一种用于生存分析的重要方法，可以用于评估不同因素对生存时间的影响。在使用Cox模型时，通常需要指定一些参数，包括模型中所使用的变量，以及一些控制变量等。

其中，surv=t是Cox模型中的一个参数，它表示在计算生存曲线时，应该计算从何时开始的生存概率。如果没有指定surv=t参数，Cox模型可能会出现错误的结果，导致研究结论的偏差。

因此，如果使用Cox比例风险回归模型时没有指定surv=t参数，研究人员就需要了解该模型的默认设置，并结合研究目的和数据特点来选择合适的surv=t参数设置。为了确保Cox模型的有效性和准确性，研究人员还需要注意数据的选择和处理，以及模型的检验和验证等方面。

### 回答3：
在Cox比例风险回归模型中，如果未指定“surv=t”，这意味着我们没有指定生存时间测量的时间尺度。生存时间是指在研究期内观察到的时间长度（以天、周、月等为单位），在这个时间段内观察到了一个事件（如死亡、失业等）。对于Cox比例风险回归模型，t就是指定为生存时间。

没有指定“surv=t”可能会导致错误的推断和结果。如果没有指定，Cox模型将无法正确解释数据的生存时间，可能会产生错误的估计。如果使用错误的时间尺度，会对Cox模型的结果产生不良影响，导致错误的结论。

因此，在使用Cox比例风险回归模型时，务必要指定生存时间测量的时间尺度。一般而言，需要仔细观察数据并选择正确的时间尺度，以确保模型具有可靠性和鲁棒性。