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在SPSS中利用Cox回归模型探索多因素对生存期的影响

发布时间:2021/06/11

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。

SPSS中就带有Cox回归模型方法,本节将带大家进行深入的了解与探索,话不多说,开始我们的教学之旅。

一、演示数据

本文中采用的演示数据如图1,将70条患者数据按照不同的治疗方式分为2组,第一组采用新药治疗,第二组采用常规治疗,我们将要探索两种不同的治疗方式对患者的生存是否有差异。

其中,治疗方式分为0(常规治疗)和1(新药治疗);性别分为0(女)和1(男);年龄分为0(小于60岁)和1(大于60岁);生存时间表示患者生存周数;生存结果也分为0(存活)和1(死亡)。

图1:演示数据

二、Cox回归分析

第一步:打开【分析】--【生存分析】--【Cox回归】,进入Cox回归操作界面。

图2:Cox回归

第二步:在时间栏中,选择【生存时间】,在状态栏中,选择【生存结果】,然后点击定义事件按钮,为状态变量定义事件,因为我们的事件只有生存(0)和死亡(1)两种,因此选择【单值】,并输入【1】,随后点击继续,在协变量一栏中选择其他的各项指标,并设置方法为【向前:LR】,具体操作步骤已在图3中用数字标注。

图3:Cox设置

接下来点击右侧分类按钮,定义分类协变量,选择分类协变量为“治疗方式”,参考类别为第一个,如图4。

图4:定义分类协变量

如果我们要绘制不同治疗方式组的生存曲线,那么还需要点击右侧的“图”按钮,在图类型界面中,勾选“生存分析”,并选择绘制线条为“治疗方式”,如图5。

图5:绘制治疗方式对应生存曲线

最后点击“选项”按钮,勾选上“Exp的置信区间”,默认采用95%的置信区间,然后勾选“在最后一个步骤”显示模型信息,点击“继续”,生成Cox回归模型结果。

图6:选项设置

三、结果分析

我们直接看下方的治疗方式与生存曲线图,可以非常明显地看出,新药治疗方式(绿色的上方曲线)相比于常规治疗方式(蓝色的下方曲线),生存概率要更高。

图7: 生存曲线图

这样我们就完成了采用Cox回归模型,绘制治疗方式与生存时间的曲线图,直观地看出治疗方式之间对生存结果带来的差异。通过简单的几个步骤,IBM SPSS Statistic帮我们快速应用了数学模型,生成统计结果,并在表格和图表中进行了分析展示,该软件非常适合我们在日常的工作和学习生活中进行使用。

作者署名:包纸

标签:spssCox回归模型

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