在我的生存分析任务中,我使用了cox比例模型来计算我的数据集的不同组中的一致性指数(c-index)值。 我想知道如何在我的c-index图中添加p值来比较不同的组,看起来像这个数字?

在此输入图像描述

这是我的代码:

 surv <- with(group, Surv(group$survival, group$time))

# calculate survival
 sum.surv_1 <-  with(group, summary(coxph(surv ~ group$1)))
 sum.surv.1_2 <-  with(group, summary(coxph(surv ~ group$1 + group$2,ties = T)))


c_index.1 <- sum.surv_1$concordance
c_index.1_2 <- sum.surv.1_2$concordance

Comb_cIndex = data.frame(rbind(c_index.1["concordance.concordant"],
                           c_index.1_2["concordance.concordant"]))

barplot(as.matrix(Comb_cIndex), beside=TRUE, axis.lty=1, 
    ylab = "C Index", ylim = c(0, 0.8), 
    col = c("green", "blue")) 

提前致谢,

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我设法通过为我的数据集计算有/无关系的一致性值来找到答案。 通过以下示例:

测试两个忽略关联的c指数的p值

round(cindex.comp(c_index_no_ties1, c_index_no_ties2)$p.value,3)

测试两个c-指数的p值的函数用于因变量的关系t-检验用于显着性输入变量是从第一个函数获得的对象

cindex.p.ties <- function(c_index_ties1, c_index_ties2, c_index_no_ties1, c_index_no_ties2) {
    eps <- 1E-15
    n <- c_index_no_ties1$n
    r <- cor(c_index_no_ties1$data$x, c_index_no_ties2$data$x, use="complete.obs", method="spearman")
    if ((1 - abs(r)) > eps) {
      t.stat <- (c_index_ties1$concordance - c_index_ties2$concordance) / sqrt(c_index_ties1$std.err^2 + c_index_ties2$std.err^2 - 2 * r * c_index_ties1$std.err * c_index_ties2$std.err)
      diff.ci.p <- pt(q=t.stat, df=n - 1, lower.tail=FALSE)
    } else { diff.ci.p <- 1 }
    return(list("p.value"=diff.ci.p))
  }
cindex.p.ties(c_index_ties1=c_index_ties1, c_index_ties2=c_index_ties2, c_index_no_ties1=c_index_no_ties1, c_index_no_ties2=c_index_no_ties2)

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