the Schoenfeld residual plots给我这个代码,是用于PH假设检验得e
时间: 2024-02-28 11:53:42 浏览: 33
Schoenfeld residual plots是用于检验 Cox 回归模型的比例风险假设(Proportional Hazards Assumption)是否成立。在 Cox 回归模型中,比例风险假设是指所有个体风险比例保持不变,即他们之间的风险比例是常数,不随时间变化而变化。
对于 Cox 回归模型,可以使用 `coxph()` 函数拟合模型,然后使用 `cox.zph()` 函数进行比例风险假设检验。`cox.zph()` 函数会返回一个包含三列的矩阵,其中第一列是时间变量,第二列是各个协变量的残差,第三列是协变量的比例风险检验结果的 $p$ 值。下面是一个使用 `coxph()` 和 `cox.zph()` 函数进行 Cox 回归模型拟合和比例风险假设检验的示例代码:
```R
# 使用 lung 数据集拟合 Cox 回归模型
library(survival)
lungfit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + ph.karno + pat.karno + wt.loss, data = lung)
# 检验比例风险假设
cox.zph(lungfit)
```
其中,`lung` 数据集是 R 内置的一个生存数据集,包含了患有肺癌的病人的一些基本信息和随访数据。 `Surv(time, status)` 表示时间和事件,`time` 表示时间变量,`status` 表示事件变量,本例中 `status` 取 1 表示死亡,取 0 表示未死亡。在 Cox 回归模型中,`~` 左侧是时间和事件,右侧是协变量。在本例中,协变量包括 `age`、`sex`、`ph.ecog`、`ph.karno`、`pat.karno` 和 `wt.loss`。
`cox.zph()` 函数返回的结果是一个包含三列的矩阵,其中第一列是时间变量,第二列是各个协变量的残差,第三列是协变量的比例风险检验结果的 $p$ 值。如果所有协变量的 $p$ 值都大于显著性水平(通常为 0.05),则比例风险假设得到了满足,否则需要对不满足假设的协变量进行调整。此外,可以使用 `plot()` 函数对结果进行可视化,生成 Schoenfeld residual plots。例如:
```R
# 生成 Schoenfeld residual plots
plot(cox.zph(lungfit))
```
生成的结果包含多张图表,每张图表上都有一个残差轴和一个时间轴,其中每个点代表一个观测值的残差。如果比例风险假设成立,则应该看不到明显的模式和趋势。如果出现明显的模式和趋势,说明比例风险假设不成立。需要注意的是,Schoenfeld residual plots只是一种检验比例风险假设的工具,不能代替其他检验方法。