第07讲生存分析(II).ppt

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第07讲生存分析(II)

等比例风险假设的验证 Kaplan-Meier Curves survival function vs survival time parallel curves log(-log(survival)) vs log(survival time) parallel lines Does not work well for continuous predictor or categorical predictors that have many levels because the graph becomes to cluttered.? The curves are sparse when there are fewer time points and it may be difficult to gage how close to parallel is close enough. survival function vs survival time log(-log(survival)) vs log(survival time) 协变量与ln(time)的交互作用项 stcox treat, nohr tvc(treat) texp(ln(_t)) nolog failure _d: censor analysis time _t: time Cox regression -- Breslow method for ties No. of subjects = 628 Number of obs = 628 No. of failures = 508 Time at risk = 147394 LR chi2(2) = 7.79 Log likelihood =-2956.6094 Prob chi2 = 0.0203 ------------------------------------------------------------------------ _t | Coef. Std. Err. z P|z| [95% Conf. Interval] ----------+------------------------------------------------------------- rh | treat|-.6219994 .3959262 -1.57 0.116 -1.398 .1540017 ----------+------------------------------------------------------------- t | treat| .0844797 .0832606 1.01 0.310 -.0787081 .2476674 ------------------------------------------------------------------------ Note: second equation contains variables that continuously vary with respect to time; variables are interacted with current values of ln(_t). scaled Schoenfeld残差图 等比例风险假设的验证 增加协变量和log(时间)的交互作用项,通过偏似然比检验评价交互作用项有无意义。 scaled Schoenfeld残差图法 * Poisson回归 常用于单位时间,单位面积,单位空间内某事件发生数(count)的影响因素分析。 对于以人群为基础的稀有疾病、卫生事件资料的分析,也可以用Poisson回归。 ?为平均发生数。 例7.4(癫痫发作) 为了解某抗癫痫药之作用,对59名癫痫病人进行临床试验。 每个病人先观察8周,其间的发作次数作为基线(base line)。 再将其随机分为2组,一组服用试验药,一组服用对照药,治疗8周,观察最后两周的发作次数Y。 表7.9 59个癫痫病人进行临床试验观察结果 编号 Y Trt Base Age 编号 Y Trt Base Age 编号 Y Trt

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