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Cox回归模型又称为比例风险回归模型，该模型以生存结局和生存时间作为因变量，进而分析众多因素对生存期的影响，是一个典型的多因素分析方法。
之前我们用Cox回归模型探讨过多个指标对生存期的影响，但是Cox回归模型仅限于数据中具有多个指标，如果我们只有一个指标，那么又该如何进行生存期影响分析呢？
哑变量，是一个人为设定的变量，通常取值为0到N，以职业分类来说，0代表学生，1代表工人，2代表老师等等，哑变量就是通过这种取值方式，以此来反映某个变量的不同属性。
什么是无序多分类？举一个例子，当我们要研究基因突变与疾病之间的关系时，因变量就是疾病的各种分类，如乳癌、胃癌、鳞癌等多种，此时因变量不是简单的患病和不患病，且他们之间是无序的，这就是无序多分类。
在上文《用SPSS的评分向导功能快速得出模型预测结果》中我们说到，评分向导功能可通过导入的模型快速预测模型结果，而这一功能的使用模型较常使用神经网络模型。
了解过机器学习和深度学习原理的小伙伴们应该知道，它们的本质就是通过数据训练出具备一定准确率的模型，然后将要预测的数据输入到模型中，就可以得出预测结果。那么在SPSS中，有没有类似的功能，能让我们快速应用训练好的模型，获得模型预测结果呢？
一般来说在研究中，我们往往会有多个独立的样本需要进行比较分析，如果样本数据观察值不满足独立性或正态分布的条件，则我们需要使用到多个独立样本的非参数检验。
Kappa系数常被人们用于在测绘、医疗、科技、问卷等行业领域中，主要用于衡量同个对象在不同评价之间的一致性。不仅如此，基于混淆矩阵进行测算的Kappa系数，还可用于衡量结果分类的精度，用处十分广泛。
什么是组内相关系数？组内相关系数（ICC）常用于检测具有确定相关关系的个体间某种定量属性的相似程度，也可用于评价不同方法或测试人员对同一定量测量结果的一致性。
我们在实际的工作生活中，往往结果都不是由单个因素所决定的，而是由多个复杂的指标共同产生。如衡量某个人是否健康时，我们会根据他的年龄、性别、过往病史等多个因素同时进行评价。
