SPSS分段Cox模型构建：医学统计学实例解析

"《医学统计学与SPSS软件应用》示例，SPSS 20.0教程，分段Cox模型建立" 在医学研究中，生存分析是一种重要的统计方法，用于探究时间到事件的关系，比如病人生存时间与特定因素的关联。Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是生存分析中常用的一种模型，它考虑了多个协变量对生存时间的影响。在某些情况下，某个协变量的影响可能随时间改变，这时就需要建立分段Cox模型。 标题中提到的"建立分段Cox模型-雷达数据格式"，意味着我们需要处理的数据可能是雷达图或时间序列数据，并且要在这种数据上应用Cox模型来分析不同时间段内某个变量（如relapse）对生存时间的影响。 描述中，我们看到一个具体的例子：假设变量relapse不满足比例风险（Proportional Hazards, PH）假定，即该变量对生存时间的影响随时间变化。这里的任务是找到一个最佳的分界点，比如24个月，然后基于这个点建立分段的Cox模型。在SPSS中，我们可以按照以下步骤操作： 1. 打开包含数据的文件"例14-5.sav"。 2. 进入菜单栏，选择《分析》-《生存函数》-《Cox依时协变量》。 3. 在弹出的对话框中，选择变量relapse，构建依时函数表达式，这允许我们指定relapse如何随时间变化影响生存风险。 标签中的"SPSS 20.0 学习 教程 文档"表明这是一个学习资料，适用于SPSS 20.0版本，提供详细的步骤指导和解释。这部分内容可能包括对每个分析步骤的解释，结果的解读，以及如何根据输出调整模型。 文件的部分内容提到了苏敬武编写的《医学统计学与SPSS软件应用》一书，该书提供了使用SPSS进行各种统计分析的方法，包括变量设置、结果输出等。此外，书中还涉及了其他统计方法，如t检验、方差分析、非参数检验、回归分析和Logistic回归等。 本资源主要讲述了如何在SPSS 20.0中建立分段Cox模型，这对于理解非比例风险变量在生存分析中的作用，以及在实际研究中处理这类问题具有重要意义。通过学习和实践，研究者可以更准确地评估不同时间段内特定变量对生存结局的影响。