多元統(tǒng)計(jì)分析方法ppt課件-資料下載頁(yè)
2025-04-28 22:16本頁(yè)面
【正文】 基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)率，比例因子為： 可見(jiàn)， RH(x)不隨生存時(shí)間 t 的變化而變化。所以這個(gè)模型又稱(chēng)為比例風(fēng)險(xiǎn)模型。而且， RH(x)表示個(gè)體在因素 x影響下的風(fēng)險(xiǎn)率相對(duì)于基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)率之比。 ? 參數(shù)的估計(jì)方法 最大似然法 ? 參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)方法：似然比檢驗(yàn)法，Wald 檢驗(yàn)法和比分檢驗(yàn)法等。 H0: βj=0 vs H1: βj≠0 ? 3. 模型的顯著性檢驗(yàn)：似然比卡方檢驗(yàn)法 H0: β1=…= β k=0 vs H1: βj≠0 （ 2） Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型參數(shù)和模型的檢驗(yàn) （ 3） Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型參數(shù)的解釋 ? 對(duì)于一元 Cox模型，如果因素 x 的取值為 1和 0，分別表示暴露與非暴露于危險(xiǎn)因素之下，那么 eβ表示受 x影響與不受 x影響的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。 ? 對(duì)于一元 Cox模型，如果因素 x 為連續(xù)變量， eβ表示相鄰兩個(gè)水平的風(fēng)險(xiǎn)率之比 (相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)率 )。 ? 對(duì)于多元 Cox模型， eβj 表示在其它因素不變的情況下，因素 x j的相鄰兩個(gè)水平的風(fēng)險(xiǎn)率之比。 例 3：為研究某種藥物是否會(huì)改進(jìn)急性白血病人的預(yù)后，延長(zhǎng)其緩解時(shí)間。將確診病人隨機(jī)給予不同的治療。一組為用藥組 (傳統(tǒng)治療加某藥 )，另一組為對(duì)照組 (傳統(tǒng)治療 )。治療前檢測(cè)病人白細(xì)胞計(jì)數(shù) (wbc)，經(jīng)一定時(shí)間隨訪，白血病病人的緩解時(shí)間列在下表中，其中帶 號(hào)的是截尾數(shù)據(jù)。試作 Cox模型回歸分析。 本例以緩解時(shí)間長(zhǎng)短來(lái)衡量治療效果。緩解時(shí)間越長(zhǎng)，效果越好。這里的緩解時(shí)間是生存分析中的生存時(shí)間 t，其起點(diǎn)是接受某治療開(kāi)始，其終點(diǎn)是緩解結(jié)束。 令 treat=1表示治療組， treat=0表示對(duì)照組； wbc表示白細(xì)胞計(jì)數(shù)，是連續(xù)變量。為了減少內(nèi)部變異的影響，將白細(xì)胞計(jì)數(shù)取自然對(duì)數(shù)。 data d1； do i=1 to 20； do treat=1 ,0； input time wbc @@ ； if time0 then censor=0； else censor=1； time=abs(time)； lgwbc=log(wbc)； output； end； end； cards； 6 1600 1 630 …… 35 28 23 93 run； proc phreg； model time*censor(0)=treat lgwbc / risklimits； run； SAS程序 The PHREG Procedure Testing Global Null Hypothesis: BETA=0 Without With Criterion Covariates Covariates Model ChiSquare 2 LOG L with 2 DF (p=) Score . . with 2 DF (p=) Wald . . with 2 DF (p=) Analysis of Maximum Likelihood Estimates Conditional Risk Ratio and 95% Confidence Limits Parameter Standard Wald Pr Risk Variable DF Estimate Error ChiSquare ChiSquare Ratio Lower Upper TREAT 1 LGWBC 1 SAS輸出結(jié)果 ? 不同療法 (treat)和白細(xì)胞數(shù) (lgwbc)均對(duì)病人的緩解時(shí)間產(chǎn)生影響。 ? 從 RR(treat)=，采用新療法的危險(xiǎn)度僅是傳統(tǒng)療法的 (減少 74%)。 ? 從 RR(lgwbc)=，白細(xì)胞數(shù)增加，相對(duì)危險(xiǎn)度上升，白血病人的生存時(shí)間縮短。 專(zhuān)業(yè)結(jié)論 o 因素變量不能隨時(shí)間變化而變化； o 樣本死亡相對(duì)數(shù)不能過(guò)??； o 樣本含量要足夠大； o 因素各水平組的例數(shù)要適當(dāng)； o 模型擬合要注意因素之間的交互作用； o 分類(lèi)型因素變量要建立啞變量； o 生存曲線不能隨意延長(zhǎng)，也不能輕易用來(lái)作預(yù)報(bào)。 四、應(yīng)用 Cox 模型的注意事項(xiàng) 線性回歸 Logistic回歸 Cox回歸 因變量：連續(xù)型變量 y 分類(lèi)型變量 y 生存時(shí)間 t 服從正態(tài)分布 無(wú)分布要求 無(wú)分布要求 模型： y與 x的 y取某個(gè)值的概率 t 的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù) 線性關(guān)系 p與 x的關(guān)系 h與 x的關(guān)系 系數(shù)： b表示 x增加一 exp(b)=OR, 近似表示 exp(b)=RH, 表示 個(gè)單位， y的 在 x=x*+1時(shí)的發(fā)病率 在 x=x*+1時(shí)的 改變量 與 x=x*時(shí)的發(fā)病率之 風(fēng)險(xiǎn)度與 x=x* 比 RR 時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)度之比 （在發(fā)病率較低時(shí)） 線性回歸、 logistic回歸和 Cox 回歸分析的區(qū)別 總 結(jié) ? 什么是生存時(shí)間？ ? 什么是完全數(shù)據(jù)和截尾數(shù)據(jù)？ ? 什么是生存分析？ ? 什么是生存函數(shù)、死亡函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)？ ? Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析的優(yōu)點(diǎn)是什么？ ? Cox回歸模型與 Logistic回歸模型系數(shù)的解釋意義有何不同？ ? Cox回歸、 Logistic回歸以及線性回歸分析的主要區(qū)別是什么？ 結(jié) 束
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