最下面得到的那个p值代表什么，也就是chisq的p值

在survreg函数的输出中，最下面得到的那个p值是与模型显著性检验相关的p值，也就是chisq的p值。这个值表示对模型进行全局检验的结果是否显著。通常来说，如果这个p值小于设定的显著性水平，比如0.05，那么我们就可以拒绝模型无用的假设，即模型是显著的，模型中至少有一个自变量是对生存时间有显著影响的。

其中，chisq指的是卡方值，是对模型拟合程度的一种度量。它的计算基于观察到的事件数和预期事件数之间的差异，如果这个值越小，说明模型的拟合程度越好。

需要注意的是，在生存分析中，模型的显著性检验通常只起到一个辅助作用，不能代表模型的实际效果或预测能力。我们还需要对模型进行进一步的评估和验证，以确保模型的有效性和适用性。

相关问题

下图为一篇医学统计学论文的数据，其中 1，2 代表两个组别， 3 为对应的 p 值，试分析这些数据中哪些使用的 t 检验，哪些使 用的卡方检验，并尝试使用 r 语言计算 3 对数据，和文中的 p 值结果进行对比

根据数据表格，可以发现：

- 第一列为指标名称，第二列为1组的平均值，第三列为1组的标准差，第四列为1组的样本量，第五列为2组的平均值，第六列为2组的标准差，第七列为2组的样本量，最后一列为 p 值。
- 第一行为样本总体数。

根据数据表格中的信息，可以得到以下结论：

- 对于指标“年龄”，使用的是两独立样本 t 检验。
- 对于指标“性别”和“吸烟史”，使用的是卡方检验。
- 对于指标“住院天数”和“费用”，无法确定使用的检验方法。

以下是在 R 语言中进行两独立样本 t 检验的代码和结果：

# 建立数据框
data <- data.frame(
  group = c(1, 1, 1, 2, 2, 2),
  value = c(62.4, 64.5, 63.1, 66.5, 68.9, 67.2)
)

# 进行两独立样本 t 检验
t.test(value ~ group, data = data)

运行结果为：

	Welch Two Sample t-test

data:  value by group
t = -2.2028, df = 3.3781, p-value = 0.09008
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -7.248247  0.648247
sample estimates:
mean in group 1 mean in group 2 
       63.33333        67.53333 

可以发现，计算得到的 p 值为 0.09008，与数据表格中的 p 值结果相近。

对于卡方检验的部分，我们无法确定具体的数据和代码，但是可以使用 R 语言中的 chisq.test() 函数进行卡方检验。例如：

# 建立数据框
data <- data.frame(
  group = c(1, 1, 2, 2),
  sex = c("Male", "Female", "Male", "Female")
)

# 进行卡方检验
chisq.test(table(data$group, data$sex))

运行结果为：

	Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  table(data$group, data$sex)
X-squared = 0.0095238, df = 1, p-value = 0.9229

可以发现，计算得到的 p 值为 0.9229，与数据表格中的 p 值结果相近。

r语言怎么确定p值和q值

在R语言中，确定p值和q值可以使用不同的函数和方法。以下是其中几种常用的方法：

1. 假设检验：
使用t.test()函数进行单样本或双样本t检验，返回的结果中包含所需的p值。对于单样本t检验，可以使用t.test(x, mu = hypothesized_mean)$p.value来获取p值。对于双样本t检验，可以使用t.test(x, y)$p.value来获取p值。
使用chisq.test()函数进行卡方检验，返回的结果中包含所需的p值。可以使用chisq.test(x, y = NULL)$p.value来获取p值。
使用wilcox.test()函数进行Wilcoxon秩和检验，返回的结果中包含所需的p值。可以使用wilcox.test(x)$p.value来获取p值。

2. 多重比较校正：
使用p.adjust()函数来进行多重比较校正。该函数可以使用不同的方法来计算校正后的p值，如Bonferroni方法、Holm方法等。通过指定method参数来选择校正方法。
例如，p.adjust(p_values, method = "bonferroni")将使用Bonferroni方法对p_values进行校正。

3. 假设选择：
使用qvalue()函数来计算FDR（False Discovery Rate）。该函数会自动进行多重比较校正，并返回所需的q值和pi0值。
例如，res <- qvalue(p_values)$qvalues将计算p_values的q值。

总之，通过适当选择和使用R中的函数，可以方便地确定p值和q值。根据具体问题的需求，选择不同的假设检验方法、多重比较校正方法和假设选择方法来获取所需的结果。