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如何利用SPSS的Cox回归模型探讨多因素对生存时间的影响?

发表于:2022-09-25 作者:WPS专家网编辑
编辑最后更新 2022年09月25日,很多数据分析师都会使用SPSS作为数据分析软件,那么如何分析一些多因素数据呢?Cox回归模型,又称比例风险回归模型,存在于spss中。该模型以生存结局和生存时间为因变量,进而分析多因素对生存时间的影响

很多数据分析师都会使用SPSS作为数据分析软件,那么如何分析一些多因素数据呢?Cox回归模型,又称比例风险回归模型,存在于spss中。该模型以生存结局和生存时间为因变量,进而分析多因素对生存时间的影响,是一种典型的多因素分析方法。下面小编就带大家学习一下如何使用吧!

操作方法:

一、示范数据

本文中使用的演示数据如图1所示。70例患者资料根据治疗方法不同分为两组。第一组用新药治疗,第二组用常规治疗。我们将探讨这两种不同的治疗方法对患者的生存率是否有差异。

其中,治疗方法分为0(常规治疗)和1(新药治疗);性别分为0(女性)和1(男性);年龄分为0(60岁以下)和1(60岁以上);存活时间表示患者存活的周数;生存结果也分为0(生存)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回归界面。

图2:2的第二步:Cox回归: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),所以选择【单值】,输入【1】,然后点击【继续】,在协变量列中,

图3: COX设置接下来,点击右侧的分类按钮定义分类协变量,选择分类协变量为"治疗方法",参考类别为第一个,如图4所示。

图4:定义分类协变量如果要绘制不同治疗组的生存曲线,还需要点击右侧的"Graph"按钮,在图表类型界面勾选"生存分析",选择画线为"治疗方法",如图5所示。

图5:绘制治疗模式对应的生存曲线。最后点击"选项"按钮,勾选"Exp的置信区间",默认使用95%置信区间。然后勾选"在最后一步"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

直接看治疗和生存的下曲线,我们可以清楚地看到新药治疗(绿色上曲线)比常规治疗(蓝色下曲线)有更高的生存概率。

图7:生存曲线。由此,我们利用Cox回归模型绘制治疗方法与生存时间的关系曲线,直观地看到治疗方法对生存结果的差异。

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