Cox 比例风险模型（Cox's proportional hazards regression model）对于具有协变量的生存数据来说是常见的回归模型，用来检查解释协变量对生存时间的影响。

生存数据

生存数据包含直到发生特定时间的持续时间，有时也称为事件时间响应数据。事件通常是指失效，如患者的死亡。若在观测的研究结束前未发生事件，则称观测为删失数据。

模型结构

某种意义上，Cox 模型是非参数的，因为它未指定任意的基准风险函数（baseline hazard function）；但它又是参数的，因为它采用了协变量的参数形式，即模型结构中包含以全部自变量的线性组合为指数的指数函数。因而，Cox 模型实为半参数模型（semi-parametric model）。 Cox 模型采用与时间无关的协变量函数来统一尺度以给出一般风险函数。由于协变量的效应不随时间而改变，称之为比例风险假定，比例风险模型由此得名。

与 Kaplan-Meier 生存分析不同，Cox 模型使用最大似然法估计每个协变量的参数估计值及其标准差，同时基于参数估计值计算条件风险比（risk ratio，RR）。当 RR > 1，该因素为危险因素；当 RR < 1，该因素为保护因素；当 RR = 1，该因素为无关因素。

生存分析内容

研究中，对于生存分析，我们一般要提供如下内容：

• 一般统计描述：主要报告观察单位数、终点事件发生数、删失数、随访时间（包括范围及其平均值）；

• 生存曲线估计：主要报告生存率估计方法、生存曲线（最好加上期初例数）、中位生存期、某特定时间生存率点估计及其置信区间；

• 影响因素分析：主要报告回归方法、变量筛选方法、检验水准 alpha、各变量 RR、RR 的 95% 置信区间及其 P 值、比例风险假定考察结果。