SPSS教程之生活分析的Cox回归模型（比例风险模型）

SPSS教程之生存分析的Cox回归模型（比例风险模型）
最近有同学问师兄，“最近我要做生存分析，可是我不太会，也不太懂，师兄能不能教教我”，好吧，今天开一贴，讲讲这个。有同样的问题的同学可以一起来看看，毕竟在临床、科研上，这方面知识还是很受用的。有什么想跟师兄讨论的，可以加师兄微信号：shixiongcoming，加我时，注意注明申请理由，如果申请理由是你的名字话，那你就会被师兄忽略掉。就这样吧。让我们开始征程。

一、生存分析基本概念

1、事件（Event）

指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。

2、生存时间(Survival time)

指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。

3、删失（Sensoring）

指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。

4、生存函数（Survival distribution function）又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。

二、生存分析的方法

1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。

2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前提是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。

下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。

例题

要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：