R语言 COX趋势性检验
时间: 2023-11-27 17:03:21 浏览: 48
COX模型是一种常用的生存分析方法,用于研究某些因素对事件发生时间的影响。COX趋势性检验可以用来检验COX模型中自变量与事件发生时间之间是否存在线性关系。在R语言中,可以使用cox.zph()函数进行COX趋势性检验。
具体操作步骤如下:
1. 首先,需要使用survival包中的coxph()函数拟合COX模型,并将结果存储在一个对象中,例如model。
2. 然后,使用cox.zph()函数对模型进行趋势性检验,例如:
```r
cox.zph(model)
```
函数会返回一个包含三列的矩阵,其中第一列为自变量名称,第二列为趋势性检验的p值,第三列为Schoenfeld残差的相关系数。
3. 如果p值小于0.05,则可以认为自变量与事件发生时间之间存在线性关系,即存在趋势性。
相关问题
使用R语言进行Cox-Stuart趋势检验
哦,原来您想了解使用R语言进行Cox-Stuart趋势检验的方法。确实,R语言是非常流行的统计软件,也具备许多强大的时间序列分析工具,可以方便地进行趋势分析。下面是基于R语言中的trends包执行Cox-Stuart趋势检验的一个简单示例:
首先,我们需要安装trends包,可在R中使用以下命令安装:
install.packages("trends")
然后,在R中加载已安装的包:
library(trends)
接着,我们需要准备好数据进行趋势分析。例如,假设我们有以下时间序列数据:
data <- c(10.6, 10.9, 10.8, 11.2, 11.6, 11.8, 12.1, 12.7, 12.8, 13.1, 12.9, 13.3)
接下来,我们可以调用trend.test函数执行Cox-Stuart趋势检验:
trend.test(data, alternative="two.sided", alpha=0.05)
其中,alternative指定假设检验的方向,这里设置为双侧检验;alpha指定显著性水平,这里设置为0.05。
执行完上述代码后,我们可以得到Cox-Stuart趋势检验的结果。如果结果的P值小于0.05,则说明我们有足够的证据拒绝原假设,即存在趋势;反之,如果结果的P值大于等于0.05,则说明我们无法拒绝原假设,即不存在趋势。具体结果输出如下:
Cox-Stuart trend test
data: data
Z = 1.2928, p-value = 0.1967
alternative hypothesis: true trend is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.46362
在本例中,结果的P值为0.1967,大于0.05,因此我们无法拒绝原假设,即数据中没有趋势。
希望这个示例对你有所帮助!
R语言实现COX回归的PH检验
R语言可以使用survival包中的函数coxph()来实现COX回归的PH检验。COX回归的PH检验是通过检验模型的残差是否与时间无关来判断模型是否满足比例风险假设。具体步骤如下:
1. 首先,加载survival包,并准备好生存数据集。
2. 使用coxph()函数拟合COX回归模型,并将结果保存在一个对象中。
3. 使用cox.zph()函数来执行PH检验。这个函数会计算出每个协变量对应的模型残差和时间的相关性。如果相关性不显著,就说明模型满足比例风险假设。
下面是一个示例代码:
```R
# 加载survival包
library(survival)
# 准备生存数据集
data <- lung # 示例数据集
# 拟合COX回归模型
model <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex, data=data)
# 执行PH检验
ph_test <- cox.zph(model)
# 查看检验结果
ph_test
```
输出的结果会显示每个协变量的检验结果,包括协变量名称、相关性系数和p-value。如果p-value小于显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,即认为模型不满足比例风险假设。
参考文献:
本文选自《R语言临床预测模型:分层构建COX生存回归模型STRATIFIED COX MODEL、KM生存曲线、PH假设检验》
以上是Cox回归的主要内容,大家有问题可以加群或者评论区留言,下次继续介绍时依协变量Cox回归和时依系数Cox回归。参考资料
上次介绍了生存分析中的寿命表、K-M曲线、logrank检验、最佳切点的寻找等,本次主要介绍Cox回归。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言临床预测模型:分层构建COX生存回归模型STRATIFIED COX MODEL、KM生存曲线、PH假设检验...](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/129943298)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言生存分析:Cox回归](https://blog.csdn.net/Ayue0616/article/details/128561343)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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