Question

让我假设我有以下数据集：

time censor treatment
6 0 A
12 1 A
4 0 B
5 0 B
3 0 C
12 1 C
6 0 B
12 1 C
4 0 A
5 0 C
3 0 B
12 1 A

所以我所做的就是重新考虑我的参考A并运行：

coxph(Surv(time,censor)~treatment)

我查看了结果，并与提供的样本协议进行了比较，发现我的exp（-coeff）在两个案例B和C中都等于它们的exp（coeff）。

因此我用参考文献B再次运行代码，用参考文献C运行一次并发现，下限和上限都与样本一致。但是我还需要log-rank p值，这不是以这种方式提供的，因此我想找出：

如何扭转模型，使反向风险比和conf。显示限制和p值（我的意思是反模型）/或者您认为其他问题出了什么问题？

Answer 1

使用survdiff执行日志排名测试：

dts <- read.table(text='
time censor treatment
6 0 A
12 1 A
4 1 B
5 0 B
3 0 C
12 1 C
6 0 B
12 1 C
4 1 A
5 0 C
3 1 B
12 1 A
', header=T)

cxp <- coxph(Surv(time,censor)~treatment, data=dts)
summary(cxp)

survdiff(formula = Surv(time,censor)~treatment, data=dts)
# Call:
# survdiff(formula = Surv(time, censor) ~ treatment, data = dts)
# 
#             N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
# treatment=A 4        4     3.63     0.037      0.15
# treatment=B 4        2     1.10     0.736      1.10
# treatment=C 4        2     3.27     0.491      1.96
# 
#  Chisq= 2.2  on 2 degrees of freedom, p= 0.33

R的危险比的Coxph方向

1 个答案: