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COX比例风险回归模型（一起学生信）不知道这个方法是干什么的童鞋请先行百度，这里不做百科1.数据下载从 TCGA 下载 level3 的 RNA-seq 数据，筛选条件：剔除生存时间不完整的样本，筛选生存时间小于30 天的数据,得到 xxx 个样本作为研究对象，样品的临床数据统计结果如下表。
注：Covariates 参数Type 类型Patients 病人数目、百分比fustat 生存状态2.差异表达使用 edgeR R 包(/packages/release/bioc/html/edgeR.html)计算正常组织和肿瘤组织的差异表达情况(|logFC|>2 & FDR<0.01)，所有差异基因保存在 01.diff/diff.xlsx3.热图使用pheatmap R 包(/web/packages/pheatmap/)对差异基因进行聚类分析(Bidirectional hierarchical clustering)，差异基因聚类图如(保存在02.heatmap/heatmap.tiff)。
在聚类图中，红色代表基因在该样品中高表达，绿色代表基因在该样品中低表达。
图1 红色代表高表达，绿色代表低表达。
图形上方正方形颜色代表样品，蓝色代表 AIP 样品，红色代表 PP样品4.单因素 Cox 分析使用 Survival 包对 ceRNA 网络中的 lncRNA 做单因素 Cox 分析，筛选条件 P<0.05，网络中的 44 个 DElncRNA 中有 28 个 lncRNA 符合条件( 保存在7Cox/1UnivariateCox/UnivariateCox.xlsx)。
5.多因素 Cox 分析使用 Survival 包对挑选出来与单因素显著差异的 lncRNA 进行多因素分析，根据Akaike Information Criterion(AIC)查找最优的模型。
得到风险模型：risksocre=ARHGAP31-AS1*(-0.3577)+ LY86-AS1*(0.1551)+WARS2-IT1*(0.2064)。
山西医科大学硕士学位论文Cox回归比例风险假定的考察和影响点的识别及其SAS和SPSS实现姓名：马振中申请学位级别：硕士专业：流行病与卫生统计学指导教师：余红梅20070508曲睦¨人乍硕Ｌ学位论文图１－２ＳＰＳＳ主界面图１－３ＫａｐＩａｎ－Ｍｅｉｅｒ过程主对话框图１－４ＫａｐＪａｎ－Ｍｅｉｅｒ过程ＤｅｆｉｎｅＥｖｅｎｔ子对话框表１－１ＫａｐＩａｎ－Ｍｅｉｅｒ过程主对话框说明大时，四种方法结果相近；结点比例很大时，两种近似结果有偏性，考虑计算耗时，可选ＥＦＲ嘣近似法。
ＳＥＬＥＣＴＩＯＮ＝ＦＯＲＷＡＲＤ｛ＢＡＣＫＷＡＲＤ：ＳＴＥＰＷＩＳＥｌＮＯＮＥ｝ＳＣＯＲＥ，指定变量筛选方法，分别表示前进法、后退法、逐步法、全回归模型（缺省值）和最优子集法。
ＳＬＥ＝和ＳＬＳ＝分别指定引入和剔除变量的显著性水平口。
缺省值为口＝０．０５。
ＲＬ要求输出相对危险度ＲＲ的９５％可信区间。
ｏＵＴＰｕＴ语句创建一个新的ＳＡＳ数据集，含有为每一个观测计算的一些统计量，ＳＡＳ为每一个统计量定义一个关键字，如生存率和预后指数分别用ＳＵＲＶＩＶＡＬ和ＸＢＥＴＡ表示。
选项ＯＲＤＥＲ＝ＤＡＴＡ规定输出的数据集中的观测顺序与输入数据集中的顺序一致；ＭＥＴＨＯＤ＝ＰＬｊＣＨＪＥＭＰ规定用于计算生存率的方法，ＰＬ表示生存率的乘积一极限法（缺省值），ＣＨ和ＥＭＰ表示生存率的经验累积危险率估计法。
（２）ＳＰＳＳ过程‘９“…１ＣｏｘＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ主对话框、Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌｃｏｖａｒｉａｔｅｓ子对话框和ｐｌｏｔｓ子对话框见图卜６、图１－７和图卜８，ＣｏｘＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ主对话框和ｐｌｏｔｓ子对话框说明见表卜３和表】一４。
图卜６ＣＯｘＲｅｇｒｅｓｓｉ０１３过程主对话框表１－３ＣｏｘＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ过程主对话框说明选项说明备注ＴｉｍｅｓｔａｔｕｓＣｏｖａｒｉａｔｅｓＭｅｔｈｏｄ生存时间生存结局ＤｅｆｉｎｅＥｖｅｎｔ定义表示终点事什发生的数值Ｖａｌｕｅ（ｓ）ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇＥｖｅｎｔＨａｓＯｃｃｕｒｒｅｄ臼变龄变链筛选方法本例中ｔｉｍｅ，必须变量。
一、生存分析基本概念1、事件（Event）指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。
根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。
2、生存时间(Survival time)指从某一起点到事件发生所经过的时间。
生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。
有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。
3、删失（Sensoring）指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。
常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。
4、生存函数（Survival distribution function）又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。
t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。
二、生存分析的方法1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。
对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。
2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。
这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。
下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。
例题要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：操作步骤：SPSS变量视图菜单选择：点击进入Cox主对话框，如下，将time选入“时间”框，将代表删失的censor变量选入“状态”框，其余分析变量选入“协变量”框。
生存分析：cox回归建模转自【Memo_Cleon】生存分析是分析生存时间的统计学方法，其因变量需要用生存时间和结局状态两个变量来刻画，可以将终点事件是否发生以及发生终点事件所经历的时间相结合起来。
生存分析的主要内容有生存时间的分布描述、生存时间分布的组间比较以及生存时间分布的影响因子的效果评估。
在SPSS中其分析过程存在于菜单"分析（Analyze）>>生存分析（Survival）"中。
本次笔记内容：▪几个概念▪寿命表法▪Kaplan-Meier法▪Cox比例风险模型回归▪含时依协变量的Cox回归【1】几个概念失效事件（Failure Event）：常被简称为事件，研究者规定的终点结局，医学研究中可以是患者死亡，也可以是疾病的发生、某种治疗的反应、疾病的复发等。
与之对应的起始事件可以是疾病的确诊、某种治疗的开始等。
生存时间（Survival Time）：常用t表示，从规定的起始事件开始到失效事件出现所持续的时间。
对于失访者，是失访前最后一次随访的时间。
删失/截尾（Censoring）：由于某些原因在随访中并没有观测到失效事件而不知道确切的生存时间，此部分数据即删失数据。
常见原因有失访、患者退出试验、事件发生是由于非研究性疾病（如研究病人发生脑卒中后的生存时间，结果病人因为车祸死亡）、研究结束时研究对象仍未发生失效事件。
删失数据的生存时间为起始事件到截尾点所经历的时间。
生存函数（Survival Function）与风险函数（Hazard Function）：生存函数也称为积累生存函数/概率（Cumulative Survival Function）或生存率，符号S(t)，表示观察对象生存时间越过时间点t的概率，t=0时生存函数取值为1，随时间延长生存函数逐渐减小。
以生存时间为横轴、生存函数为纵轴连成的曲线即为生存曲线。
风险函数表示生存时间达到t后瞬时发生失效事件的概率，用h(t)表示，h(t)=f(t)/S(t)。
Cox回归比例风险假定的考察和影响点的识别及其SAS和SPSS实现的开题报告一、研究背景和目的Cox回归模型是目前医学、生物和社会科学等领域中较为常用的生存分析方法之一。
在应用Cox回归模型进行生存分析时，通常需要满足比例风险假定。
然而，在实际应用中，比例风险假定可能被违反，从而导致Cox回归分析的结果产生偏差。
因此，本研究旨在对比例风险假定进行考察，并探讨违反比例风险假定的原因及其对Cox回归分析结果的影响。
同时，本研究还将介绍如何在SAS和SPSS中实现Cox回归分析。
二、研究内容本研究将分为以下几个部分：1. 比例风险假定的含义和假定检验方法，包括图形检验、log-log图、残差图和比例风险检验。
2. 违反比例风险假定的原因及其影响点的识别方法。
3. 在SAS中实现Cox回归分析，包括模型的建立、模型的拟合、模型的检验和结果的解释等方面。
4. 在SPSS中实现Cox回归分析，包括数据的准备、模型的建立、模型的拟合、模型的检验和结果的解释等方面。
5. 实例分析，通过一个真实的数据集进行Cox回归分析。
三、研究意义本研究将有助于深入理解Cox回归模型及其应用，特别是对比例风险假定的理解和应用，通过本研究可以更好地进行生存分析。
同时，本研究对医学、生物和社会科学等领域的研究具有指导意义，有助于提高研究质量和科学水平。
四、研究方法本研究将采用文献调研和实例分析相结合的方法，通过文献的收集和整理，探讨比例风险假定的含义、假定检验方法、违反比例风险假定的原因及其影响点的识别方法等方面，同时在SAS和SPSS中实现Cox回归分析，并通过一个真实的数据集进行实例分析。
五、预期结果本研究将形成一份完整的开题报告，包括研究背景、目的、内容、意义、方法等方面的内容。
预计本研究将取得以下几方面的预期结果：1. 深入理解比例风险假定及其在Cox回归模型中的应用。
2. 掌握Cox回归模型在SAS和SPSS中的实现方法。
王江源SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型（比例风险模型）王江源 /u/1153366774 2012-09-22 19:05:29一、生存分析基本概念1、事件（Event）指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。
根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。
2、生存时间(Survival time)指从某一起点到事件发生所经过的时间。
生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。
有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。
3、删失（Sensoring）指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。
常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。
4、生存函数（Survival distribution function）又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。
t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。
二、生存分析的方法1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。
对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。
2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。
这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。
下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。
COX比例风险回归模型是一种常用的生存分析方法，它能够对生存时间或事件发生时间进行建模，并且能够考虑到不同个体的观测时长不同这一特点。
在研究中，COX比例风险回归模型通常被用来探究某种因素对于生存时间或事件发生时间的影响程度。
本文将以COX比例风险回归模型为主题，深入探讨其原理、应用、结果解读和个人理解。
一、COX比例风险回归模型原理COX比例风险回归模型是由David R. Cox于1972年提出的，它是一种半参数模型，既考虑了危险比的比例关系，又不需要对基本风险函数作出严格的假设。
模型的基本形式为：$$ h(t|x) =h_0(t)exp(\beta_1x_1+\beta_2x_2+...+\beta_px_p) $$ 其中，h(t|x)为在给定协变量x情况下，观测到时间t的瞬时事件发生率；h0(t)为基础风险函数，与协变量无关；β1, β2,…, βp为协变量的回归系数；x1, x2,…, xp为对应的协变量。
二、COX比例风险回归模型应用COX比例风险回归模型主要适用于生存分析领域，例如医学、流行病学和生态学等研究中。
研究者可以利用COX比例风险回归模型来探究不同因素对于生存时间或事件发生时间的影响情况。
这种模型在临床试验中也得到了广泛的应用，可以用来评估治疗效果、预测疾病风险等。
三、COX比例风险回归模型结果解读在进行COX比例风险回归模型分析后，我们通常会得到各个协变量的回归系数、危险比和相应的置信区间。
这些结果对于理解不同因素对生存时间或事件发生时间的影响至关重要。
如果某个协变量的危险比为2.0，且置信区间不包含1.0，就说明该因素对事件发生的影响是显著的。
还需要考虑模型的比例风险假设是否成立，以及是否存在共线性等问题。
个人理解与观点：COX比例风险回归模型是一种非常有用的统计方法，它能够帮助研究者从更深层次理解不同因素对生存能力的影响程度。
然而，在进行模型分析时，我们还需要注意模型的适用性和准确性，避免结果的误导性。
