cox回归PH假设检验

cox回归PH假设检验

PH假设检验

英国统计学家D.R.Cox于1972年提出的比例风险回归模型(Proportional hazard regression model),简称Cox回归模型,有效地解决了对于生存资料进行多因素分析的问题。   

 但是Cox回归模型在应用时,有一个非常重要的前提条件,即比例风险(Proportional hazards)假定,简称PH假定。     

PH假定的基本假设为:协变量对生存率的影响不随时间的改变而改变,即风险比值h(t)/h0(t)为固定值。而在实际进行生存分析的过程中,有些自变量对风险函数(事件发生概率)的影响会随时间的变化而变化,因此在构建Cox回归模型之前,必须对PH假定进行判定,只有PH假定得到满足时,Cox回归模型的结果才有意义。


是否符合PH假设判断

模型诊断——PH假定。PH假定可通过假设检验和残差图检验。正常情况下,Schoenfeld残差应该与时间无关,如果残差与时间有相关趋势,则违反PH假设的证据。残差图上,横轴代表时间,如果残差均匀的分布则,表示残差与时间相互独立。


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从上面的结果可以看出,三个变量的P值都大于0.05,说明每个变量均满足PH检验,而模型的整体检验P值0.1036,模型整体满足PH检验。上图中实线是拟合的样条平滑曲线,虚线表示拟合曲线上下2个单位的标准差。如果曲线偏离2个单位的标准差则表示不满足比例风险假定。从上图中可见,各协变量满足PH风险假设。


  • 发表于 2019-12-03 15:36
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  • 分类:TCGA

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