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R语言:快速完成批量单因素Cox回归分析,并将结果导出为excel

2023-04-18 16:17 作者:郑老师妙趣横生统计学  | 我要投稿

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2023年郑老师多门科研统计课程:多次直播,含孟德尔随机化方法  

作为生存数据最长用的统计学方法,COX回归出镜率非常高,无论是SCI还是国内期刊,无论是统计专业人员还是普通医学科研工作者,在统计软件普及的今天,实现起来都比较容易。

无论是生存结局影响因素研究,还是近些年非常火爆的临床预测模型(基于生存数据建立的临床预测模型通常称为预后模型),单因素COX回归常用来进行危险因素的筛选,如果指标不多,10个以内,工作量还可以接受。如果指标(变量)达到10个,甚至是几十个,这个工作量就会有些太大了。

掌握一个批量完成单因素COX回归的方法显然是很有必要的。

1、安装ezcox包并调用

  • #install.packages("ezcox")

  • library(ezcox)

  • library(survival) #为了使用自带数据集

2、查看所用数据集

  • lung

  • str(lung)

  • ?lung



  • lung {survival}  R Documentation

  • NCCTG Lung Cancer Data


  • Description

  • Survival in patients with advanced lung cancer from the North Central Cancer Treatment Group. Performance scores rate how well the patient can perform usual daily activities.


  • inst:   Institution code

  • time:   Survival time in days

  • status:   censoring status 1=censored, 2=dead

  • status:   censoring status 1=censored, 2=dead

  • sex:   Male=1 Female=2

  • ph.ecog:   ECOG performance score as rated by the physician. 0=asymptomatic, 1= symptomatic but completely ambulatory, 2= in bed <50% of the day, 3= in bed > 50% of the day but not bedbound, 4 = bedbound

  • ph.karno:   Karnofsky performance score (bad=0-good=100) rated by physician

  • pat.karno:   Karnofsky performance score as rated by patient

  • meal.cal:   Calories consumed at meals

  • wt.loss:   Weight loss in last six months

3、分类变量因子化

  • lung$sex <- factor(lung$sex)

  • lung$ph.ecog <- factor(lung$ph.ecog)

  • str(lung)


详情请点击下方:

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTYyMDY3OQ==&mid=2650405305&idx=4&sn=7b1ee7656fc0628b7a80631e4c18b23a&chksm=83518411b4260d075d57ac03f1323996b42f5808339f0739b704b30f7a5a46e18ee8053e7ffb&token=953937483&lang=zh_CN#rd

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