model2 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)这个是model2,请解决下面这个问题,用R语言 Run a stratified Cox model with interactions, where all risk factors that violate the PH assumption are stratified (named Model 3). Conduct a likelihood ratio test to choose between Model 2 and Model 3.
时间: 2024-03-04 08:48:10 浏览: 18
要运行一个带交互作用的分层Cox模型,可以使用下面的R代码:
```
model3 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender + age:strata(cd40) + wtkg:strata(cd40), data = data)
```
在这个模型中,我们添加了“age:strata(cd40)”和“wtkg:strata(cd40)”这两个交互作用项,表示这些因素在不同的分层组中有不同的影响。同时,我们仍然使用“strata(cd40)”来分层那些违反PH假设的协变量。
为了比较模型2和模型3的拟合效果,我们可以使用对数似然比检验。具体来说,我们可以使用“anova”函数,将这两个模型作为输入参数,并将返回一个p值,用于衡量两个模型之间的显著性差异。
下面是实现这个对数似然比检验的R代码:
```
anova(model2, model3, test = "Chisq")
```
如果p值小于显著性水平(例如0.05),则意味着模型3比模型2更好,我们应该选择模型3。反之,如果p值大于显著性水平,则意味着模型2更好。
相关问题
这是基础的模型model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data),请用R语言代码解决上述的问题
好的,下面是基于上述模型的R语言代码来运行扩展的Cox模型(模型4)并对其结果进行评论:
```
# 运行基础的Cox模型
model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
# 添加g(t)=log(t)和危险因素之间的交互作用
data$g_t <- log(data$days)
data$g_t_cd40 <- data$g_t * data$cd40
data$g_t_age <- data$g_t * data$age
data$g_t_wtkg <- data$g_t * data$wtkg
data$g_t_homo <- data$g_t * data$homo
# 运行扩展的Cox模型
model4 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender + g_t_cd40 + g_t_age + g_t_wtkg + g_t_homo, data = data)
# 对模型4的结果进行评论
需要根据实际情况进行分析和评论。
```
需要注意的是,上述代码是根据您提供的基础模型进行的推断,实际情况可能因数据集和分析目的的不同而有所不同。
model2 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)这是模型2,请给出R语言的代码。包括两两交互作用的模型三和检验
模型三的代码如下:
```
model3 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender + age:wtkg + age:homo + age:gender + wtkg:homo + wtkg:gender + homo:gender, data = data)
```
进行交互作用检验的代码如下:
```
anova(model2, model3, test = "Chisq")
```
这将输出一个卡方检验结果,用于比较模型2和模型3的拟合效果,判断是否需要加入交互作用项。