12.Cox回归：生存分析的必备方法

生存分析：将事件出现与否与达到终点所经历的时间结合起来分析的一类统计分析方法

生存分析相关指标：

①生存概率

②生存率：表示观察对象生存时间T大于时间t的概率，生存函数又称为累积生存率，简称生存率

③中位生存时间：生存率取值为0.5时对应的生存时间

生存分析分类：①生存曲线形式——Kaplar-Meier法；②回归模型形式——Cox比例风险模型

生存曲线的局限性：无法得出XX对生存风险影响的具体估计值，差异是多少倍，没有控制其他相关变量

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Cox比例风险回归模型→得到风险差异的具体估计值

可以分析多个因素对生存事件的影响，而且允许有删失。

Cox回归结果的解读：

HR值：＞1正相关，＜1负相关，＝1没有相关关系

Cox回归模型的结局变量不一定是生存或死亡，只要是带有时间信息的结局，都可以作为Cox回归分析的结局。

拟合Cox回归时需要满足以下假设条件：

第一个假定条件：

检验方法：①借助Kaplan-Meier曲线判定，曲线出现交叉一定不满足；②Schoenfeld残差法

第二个假定条件：

Cox回归模型的优缺点：

优点：①适合于有删失的数据；②可以得到HR值

缺点：需要首先满足假设条件（比较苛刻）

不同回归模型的比较：