上面给大家介绍的是两种生存分析方法,但它们只能研究一至两个因素对生存时间的影响,当对生存时间的影响因素有多个时,它们就无能为力了,下面我给大家介绍Cox Regression过程,这是一种专门用于生存时间的多变量分析的统计方法。
Cox Regression
上表输出总例数、删失例数、失访例数。
输出各种癌症的频数及系统所赋的亚变量x81、x82、x83值,当癌症类型是鳞癌时,x81取值为1,其它亚变量取值为0,依此类推。
Block 0: Beginning Block
模型拟合迭代过程,可不管它。
Block1: Method = Enter
描述模型参数(常数项除外)是否全为0,本例,χ2=30.120,自由度υ=7,P=0.000。说明βI不全为0。
对回归方程各参数的估计,B即ß值;SE,标准误;Wald,Wald卡方;df,自由度;sig,自由度;exp(B),OR值;95%Ci for EXP(B),OR值的95%可信区间。
自变量的相关矩阵。本例,X1与X2的相关系数是0.072,其它依此类推。
输出自变量的均数及其在不同模式下的取值,因X1,X2,X3,X7四个变量没有生成亚变量,故在此输出它们的均数。
输出在各自变量的均值水平时的累积生存函数曲线。
输出各种癌症的累积生存函数曲线。
欢迎光临 CFA论坛 (http://forum.theanalystspace.com/) | Powered by Discuz! 7.2 |