如何调整Coxph（R）中的变量？

Question

我对如何在coxph函数中调整变量感到非常困惑。 我知道可以使用strata（）进行分层，但是如何调整变量呢？

在线性模型中，可以通过以下方式调整变量

（这是我从此链接中看到的一个示例）

fit.diamOnMachine <- lm(diameter˜machine)
diam.adjusted <- residuals(fit.diamOnMachine)
fit.diamadjmach <- lm(strength ˜ diam.adjusted + machine)

在coxph中，人会做同样的事情吗？ 例如，我有年龄，性别，BMI，事件发生时间，结果和1000个个体的蛋白质表达值列表。

我想知道如何在以下Coxph模型中调整年龄，性别和BMI：

coxph(Surv(Time_till_event, outcome) ~ protein_expression_values, data = data)

我是否应该将需要调整的变量添加到方程式中，如下所示：

coxph(Surv(Time_till_event, outcome) ~ protein_expression_values + age + gender + BMI, data = data)

我在互联网上浏览了很多资料，但似乎找不到合适的答案。 我从未参加过线性回归课程，而只是开始在线阅读/学习它。 如果您推荐了材料，我也将不胜感激。 谢谢。

Answer 1

我假设您的核心目标是将生存时间建模为蛋白质表达值的函数，但是您还想控制可能混淆这种关系的变量（例如年龄，性别，BMI）。 如果是这样，只需按照上面的建议将所有这些术语包括在您的公式中（即， protein_expression_values + age + gender + BMI ）。 然后，从模型输出的蛋白质表达系数将代表表达对于给定年龄，性别和BMI的存活率的影响。

作为免责声明，我从未见过有人做您在问题中链接的调整，因此我可能会误解您的目标。