SPSS分段Cox模型构建-医学统计与软件应用

"该资源是一份关于使用SPSS进行分段Cox模型建立的教程，主要针对医学统计学中的生存分析部分。通过一个具体的例题，即‘例14-5’，指导用户如何在SPSS 20简体中文版中处理不满足比例风险假定（PH假定）的变量relapse，该变量与疾病复发相关，并以24个月作为最佳分界点。教程由苏敬武编写，旨在帮助用户理解和操作SPSS进行统计分析，包括数据文件管理、统计报表、描述性统计、t检验、方差分析、非参数检验、相关分析以及回归分析等众多内容。" 详细说明： 在这个资源中，主要讲解的是如何在SPSS中建立分段Cox模型，这是生存分析的一个重要工具，常用于研究时间依赖的协变量对生存时间的影响。Cox模型通常假设所有协变量的比例风险假定（PH假定）成立，即各协变量影响生存率的比例关系在整个随访期间保持不变。但在实际应用中，有些变量可能不满足这个假定，这时就需要建立分段Cox模型。 在【例14-5】中，变量relapse（可能表示疾病复发情况）被认为不满足PH假定。为了处理这种情况，教程指导用户首先打开数据文件“例14-5.sav”，然后通过菜单选择《分析》-《生存函数》-《Cox依时协变量》进入Cox模型的设定界面。在这里，用户需要将变量relapse添加到表达式中，以构建一个基于时间变化的模型。由于已知最佳分界点为24个月，可能需要将relapse划分为两段，以此来区分在24个月前后的效应差异。 此外，该资源不仅仅是关于分段Cox模型的建立，它还涵盖了SPSS的广泛使用，包括数据文件的管理、统计报表的生成、各类统计测试（如t检验、方差分析）以及非参数检验等。这些内容对于学习和应用统计分析是非常宝贵的。例如，第2章涉及文件的基本操作，第4章介绍统计描述方法，第11章至第14章则涉及不同类型的回归分析，包括相关性分析和生存分析，这些都是医学研究中常见的统计技术。 这份资源是SPSS用户深入理解并实践统计分析的良好指南，尤其适合那些需要进行生存分析和处理不满足PH假定问题的研究人员。通过详细的操作步骤和实例解析，用户可以逐步掌握这些复杂的统计方法。