在使用R进行的生存分析中，考克斯比例危害模型中surv函数的目的是什么？

Question

我目前正在查看一份说明要使用Cox比例危害模型的文档，该模型是您的公式部分的响应变量

coxph(formula, data=, weights, subset, 
      na.action, init, control, 
      ties=c("efron","breslow","exact"), 
      singular.ok=TRUE, robust=FALSE, 
      model=FALSE, x=FALSE, y=TRUE, tt, method, ...)

必须在公式部分中surv（）。

有人可以告诉我surv（）函数的作用吗？ 我了解它说这是一个生存对象，但是我不确定这是否是必需的。 谢谢！

Answer 1

在这种情况下，您只需要阅读文档并运行其中的示例即可。 第一个例子是? coxph ? coxph显示以下内容：

# Create the simplest test data set 
test1 <- list(time=c(4,3,1,1,2,2,3), 
              status=c(1,1,1,0,1,1,0), 
              x=c(0,2,1,1,1,0,0), 
              sex=c(0,0,0,0,1,1,1)) 
# Fit a stratified model 
coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex), test1) 

显然，您需要使公式的左侧/响应部分成为Surv的输出（ Surv的输出也具有清晰的文档；请参见?Surv ）。 如果您查看该对象：

> str(Surv(test1$time,test1$status))
 Surv [1:7, 1:2] 4  3  1  1+ 2  2  3+
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:2] "time" "status"
 - attr(*, "type")= chr "right"

并查看它如何反映time和status列中包含的信息：

> with(test1, cbind.data.frame(time, status, Surv(time,status)))
  time status Surv(time, status)
1    4      1                 4 
2    3      1                 3 
3    1      1                 1 
4    1      0                 1+
5    2      1                 2 
6    2      1                 2 
7    3      0                 3+

然后，要回答有关是否必要的问题，您可以尝试在没有它的情况下运行coxph并查看会发生什么：

> coxph(time ~ x + strata(sex), test1) 
Error in coxph(time ~ x + strata(sex), test1) : 
  Response must be a survival object

Answer 2

Surv（）是用于创建生存对象的函数。 为了进行生存分析，您需要跟进时间（或在时间相关变量的情况下为时间间隔）和个人状态。 显然，这是必需的。

您应该先阅读生存包文档 。 我还建议您阅读这本关于生存分析的很好解释的书： 生存分析：自学教材