21、同时分析众多因素对数据存在的 ， 可以同时分析众多因素对生存生存 时间时间影响的影响的多变量多变量生存分析方法 ， 是一种生存分析方法 ， 是一种半参数半参数方法 。
方法 。
生存分析讲课件 该模型由英国统计学家该模型由英国统计学家D.R.Cox于于1972年提出 ， 主要用年提出 ， 主要用 于肿瘤和其它慢性病的预后分析 ， 也可用于队列研究的于肿瘤和其它慢性病的预后分析 ， 也可用于队列研究的 病因探索 。
病因探索 。
优点：优点： 多因素分析方法多因素分析方法 不考虑生存时间分布不考虑生存时间分布 利用截尾数据利用截尾数据 生存分析讲课件 二二 基本形式基本形式 h(t,X)t时刻风险函数、风险率或瞬时死亡率时刻风险函数、 。

22、风险率或瞬时死亡率 h0(t)基准风险函数 ， 即所有协变量都取基准风险函数 ， 即所有协变量都取0时时t时刻风险函时刻风险函 数 。
数 。
X1、X2、Xp协变量、影响因素、预后因素 。
协变量、影响因素、预后因素 。
1、 2、 p回归系数 。
回归系数 。
)exp()(),( 22110ppX XXthXth 1122pp XXX 1122pp XXX 生存分析讲课件 p ： ： 在其它协变量不变的情况下 ， 协变量 在其它协变量不变的情况下 ， 协变量Xp每改变一个测每改变一个测 定单位所引起相当危险度的自然对数的改变量定单位所引起相当危险度的自然对数的改变量 RR: 相当危险度 ， 两个分别具有协变量相当危险度 ， 两个 。

23、分别具有协变量Xi与与Xj的病人其风的病人其风 险函数（危险度）之比险函数（危险度）之比 RR=expj(xi-xj) 生存分析讲课件 如协变量如协变量treat的的 = -1.617 ， RRtreat=0.199,表示表示treat变变 量水平量水平2与与1比较 ， 比较 ， treat=2的危险度是的危险度是treat=1的的0.199 倍 ， 提示治疗方案倍 ， 提示治疗方案2优于治疗方案优于治疗方案1 。
而 。
而age的的 =0.119 ，RRage=1.127 ， 表明年龄每增加一岁 ， 死亡的可能性 ， 表明年龄每增加一岁 ， 死亡的可能性 增加增加1.127倍 。
倍 。
生存分析讲课件 0 ， RR1 ， 说明变量 ， 说明变量X增 。

24、加时 ， 危险率增加 ， 即增加时 ， 危险率增加 ， 即X是危是危 险因素 。
险因素 。
0 ， RR1 ， 说明变量 ， 说明变量X增加时 ， 危险率下降 ， 即增加时 ， 危险率下降 ， 即X是保是保 护因素 。
护因素 。
=0 ， RR=1 ， 说明变量 ， 说明变量X增加时 ， 危险率不变 ， 即增加时 ， 危险率不变 ， 即X是危是危 险无关因素 。
险无关因素 。
生存分析讲课件 三三 参数估计与假设检验参数估计与假设检验 参数估计参数估计 最大似然法最大似然法 假设检验假设检验(模型中变量的剔除和引入模型中变量的剔除和引入) 似然比检验似然比检验 得分检验得分检验 Wald检验检验 生存分析讲课件 四四 因素筛选与最优模型的建立因素筛选与最优模型的建立 因素初步 。

25、筛选因素初步筛选 2 检验检验 、log-rank检验等检验等 单变量单变量Cox模型分析（模型分析（P=0.10） 直接进行逐步直接进行逐步Cox模型分析模型分析 生存分析讲课件 最佳模型建立最佳模型建立 1、Enter 2、Forward: Conditional 3、Forward: LR 4、Forward: Wald 5、Backward: Conditional 6、Backward: LR 7、Backward: Wald 生存分析讲课件 五五 检验水准检验水准 检验水准包括引入的检验水准和剔除的检验水准 。
一般检验水准包括引入的检验水准和剔除的检验水准 。
一般 地 ， 剔除地 ， 剔除引入 。

26、引入 初步的、探索性的研究 ， 或变量数较少时 ， 可取初步的、探索性的研究 ， 或变量数较少时 ， 可取0.10或或 0.15 。
设计严谨的、证实性的研究 ， 或变量数较多时 ， 可取设计严谨的、证实性的研究 ， 或变量数较多时 ， 可取 0.05 。
生存分析讲课件 六六 统计描述统计描述 1 回归系数和标准回归系数回归系数和标准回归系数 标准回归系数：观察值经过标准化变换后所求得 。
标准回归系数：观察值经过标准化变换后所求得 。
相对值 ， 比较自变量对模型贡献 ， 反映因素对生存时间相对值 ， 比较自变量对模型贡献 ， 反映因素对生存时间 影响强度影响强度 2 相对危险度及可信区间相对危险度及可信区间 无序分类变量 ， 转换亚变量分析无序分类 。

27、变量 ， 转换亚变量分析 生存分析讲课件 3 个体预后指数（个体预后指数（PI） PI= 预后指数越小 ， 预后越好；预后指数越小 ， 预后越好； 预后指数越大 ， 预后越差 。

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标题：生存|生存分析讲课件( 四 )