R與Stata中的Cox比例風險模型

Question

我試圖使用以下數據在R中復制來自Stata的cox比例風險模型估計http://iojournal.org/wp-content/uploads/2015/05/FortnaReplicationData.dta

stata中的命令如下：

stset enddate2009, id(VPFid) fail(warends) origin(time startdate)
stcox HCTrebels o_rebstrength demdum independenceC transformC lnpop lngdppc africa diffreligion warage if keepobs==1, cluster(js_country)

Cox regression -- Breslow method for ties

No. of subjects      =          104                Number of obs   =       566
No. of failures      =           86
Time at risk         =       194190
                                               Wald chi2(10)   =     56.29
Log pseudolikelihood =   -261.94776                Prob > chi2     =    0.0000

                           (Std. Err. adjusted for 49 clusters in js_countryid)
-------------------------------------------------------------------------------
              |               Robust
           _t | Haz. Ratio   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
    HCTrebels |   .4089758   .1299916    -2.81   0.005     .2193542    .7625165
o_rebstrength |   1.157554   .2267867     0.75   0.455     .7884508    1.699447
       demdum |   .5893352   .2353317    -1.32   0.185     .2694405    1.289027
independenceC |   .5348951   .1882826    -1.78   0.075      .268316    1.066328
   transformC |   .5277051   .1509665    -2.23   0.025     .3012164    .9244938
        lnpop |   .9374204   .0902072    -0.67   0.502     .7762899    1.131996
      lngdppc |   .9158258   .1727694    -0.47   0.641     .6327538    1.325534
       africa |   .5707749   .1671118    -1.92   0.055     .3215508    1.013165
 diffreligion |   1.537959   .4472004     1.48   0.139      .869834    2.719275
       warage |   .9632408   .0290124    -1.24   0.214     .9080233    1.021816
-------------------------------------------------------------------------------

使用R，我使用以下內容：

data <- read.dta("FortnaReplicationData.dta")
data4 <- subset(data, keepobs==1)
data4$end_date <- data4$`_t`
data4$start_date <- data4$`_t0`
levels(data4$o_rebstrength) <- c(0:4)
data4$o_rebstrength <- as.numeric(levels(data4$o_rebstrength[data4$o_rebstrength])
data4 <- data4[,c("start_date", "end_date","HCTrebels",  "o_rebstrength", "demdum", "independenceC", "transformC", "lnpop", "lngdppc", "africa", "diffreligion", "warage", "js_countryid", "warends")]
data4 <- na.omit(data4)
surv <- coxph(Surv(start_date, end_date, warends) ~ HCTrebels+ o_rebstrength +demdum + independenceC+ transformC+ lnpop+ lngdppc+ africa +diffreligion+ warage+cluster(js_countryid), data = data4, robust = TRUE, method="breslow")

                 coef exp(coef) se(coef) robust se     z      p
HCTrebels     -0.8941    0.4090   0.3694    0.3146 -2.84 0.0045
o_rebstrength  0.1463    1.1576   0.2214    0.1939  0.75 0.4505
demdum        -0.5288    0.5893   0.4123    0.3952 -1.34 0.1809
independenceC -0.6257    0.5349   0.3328    0.3484 -1.80 0.0725
transformC    -0.6392    0.5277   0.3384    0.2831 -2.26 0.0240
lnpop         -0.0646    0.9374   0.1185    0.0952 -0.68 0.4974
lngdppc       -0.0879    0.9158   0.2060    0.1867 -0.47 0.6377
africa        -0.5608    0.5708   0.3024    0.2898 -1.94 0.0530
diffreligion   0.4305    1.5380   0.3345    0.2878  1.50 0.1347
warage        -0.0375    0.9632   0.0405    0.0298 -1.26 0.2090

Likelihood ratio test=30.1  on 10 df, p=0.000827
n= 566, number of events= 86 

我得到相同的風險比系數，但標准誤差看起來不一樣。 Z和p值接近但不完全相同。 為什么R和Stata的結果可能存在差異？

Answer 1

正如user20650注意到的那樣，當在Stata選項中包含“nohr”時，你會得到與R中完全相同的標准錯誤。使用集群時，標准錯誤仍然存​​在細微差別。 user20650再次注意到給出了差異，因為Stata默認標准誤差乘以g /（g-1），其中g是簇的數量，而R不調整這些標准誤差。 因此，解決方案只是在Stata中包含noadjust或通過執行以下操作在R中調整標准錯誤：

sqrt(diag(vcov(surv))* (49/48))

如果我們仍然希望R中的Stata具有相同的標准誤差，那么當沒有指定nohr時，我們需要知道當nhr不使用時，我們獲得$ exp（\\ beta）$，其中包含因擬合模型而產生的標准誤差那些規模。 特別是通過將delta方法應用於原始標准誤差估計而獲得。 “delta方法通過計算相應的一階泰勒展開的方差來獲得變換變量的標准誤差，對於變換$ exp（\\ beta）$等於將oringal標准誤差多達$ exp（\\ hat { \\ beta}）$。這個計算技巧產生的相同結果與在估計之前轉換參數然后重新估計“（Cleves et al 2010）相同。 在R中我們可以通過使用：

library(msm)
se <-diag(vcov(surv)* (49/48))
sapply(se, function(x) deltamethod(~ exp(x1), coef(surv)[which(se==x)], x))

     HCTrebels o_rebstrength    demdum independenceC transformC     lnpop   lngdppc    africa diffreligion     warage
     0.1299916     0.2267867 0.2353317     0.1882826  0.1509665 0.0902072 0.1727694 0.1671118    0.4472004 0.02901243