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cox多因素会固定其它因素吗
单因素与
多因素cox
分析区别
答:
我按照原有的知识体系说是单因素就单个变量与生存的
cox
回归,而
多因素
则是将单因素显著的部分提取出来作为自变量做cox,也就是说多因素的cox是有多个自变量的。当被问到为什么要做多因素时,我想了一下说是为了去除共线性的问题,也就是a再做单因素分析时可能为显著,但是是
其他
变量带来的协同效应,所...
生存分析(二)--
Cox
比例风险模型(Cox proportional-hazards model)_百 ...
答:
例如,假设比较了两组患者:有和没有特定基因型的患者。如果其中一组还包含较年长的个体,则生存率的任何差异都可能归因于基因型或年龄,或两者都有。因此,在调查与任何一个因素相关的生存率时,通常需要针对
其他因素
的影响进行调整。统计模型是一种常用工具,可以同时分析多个因素的生存率。此外,统计模...
[求助]
COX多因素
分析里边的因素来自单因素分析中差异显著的
因素吗
?
答:
是的,或者说
多因素
分析的变量来自单因素里面“展现出”差异的因素,P的阈值常用0.1或放宽到0.2 多因素分析时必须把有差异的因素全部纳入分析,因为因子多一个、少一个结果都不一样,所以缺一不可,然后再看p<0.05的有哪些
cox
回归的自变量要求
答:
cox
回归的自变量要求如下:
Cox
比例风险模型(Cox, 1972)本质上是统计学回归模型,医学研究中常用于调查患者生存时间与一个或多个预测变量之间的关系。生存分析的步骤:Kaplan-Meier曲线和log-rank检验是单因素分析。在研究中,只研究一个因素的影响,进而忽略了
其他因素
的影响。此外,Kaplan-Meier曲线和log-...
cox
回归主要研究和比较
答:
2.局限性:
Cox
回归假设危险比例在时间的推移中是恒定的,如果该假设不成立,则结果可能不准确。此外,Cox回归对于缺失数据敏感,缺失数据会导致估计的偏倚。总结:Cox回归是一种用于分析生存数据的重要统计模型,能够评估不同
因素
对事件发生时间的影响。它在生存分析、预测分析和健康研究等领域得到广泛应用。...
cox
风险比例模型
答:
23,说明年龄因素在调整了性别和ph.ecog因素的影响后,其对HR的变化贡献较小(只有1%)而看性别因素,HR=0.58,以及P=0.000986,说明在保持
其他因素
不变的情况下,年龄和死亡风险有很强的关系,女性能将死亡风险降低0.58倍,再次说明了女性与良好预后相关 参考文章:
Cox
比例风险模型与R实现 ...
临床回顾性分析(KM/
多因素COX
分析)
答:
多因素COX
分析则进一步深入,当涉及二分类变量时,我们通常会比较因子的秩对数,选择合适的生存分析函数。对于连续变量,首先需要进行描述性统计,将其转化为二分类,比如将WBC数据分为低于平均值(0)和高于平均值(1)的类别,以适应KM分析。缺失值处理与结果解读 面对缺失值,我们通常采用替换策略,将...
如何进行
Cox多因素
回归分析变量的选择和排除?
答:
Cox多因素
回归分析是一种用于研究多个因素对生存时间影响的统计学方法。在进行Cox多因素回归分析时,变量的选择和排除是非常重要的步骤,因为它直接影响到模型的准确性和可靠性。以下是一些常用的方法和技巧:1.单因素分析:首先,我们可以进行单因素分析来确定每个变量是否与生存时间有关。这可以通过绘制...
有哪些应用场景适合使用
cox多因素
回归分析?
答:
Cox多因素
回归分析是一种用于研究生存时间的统计方法,它考虑了多个影响因素对生存时间的影响。以下是一些适合使用Cox多因素回归分析的应用场景:1.医学研究:Cox多因素回归分析常用于医学研究中,例如研究某种疾病的预后因素、药物治疗效果等。通过分析多个影响因素,可以更准确地评估不同因素对患者生存时间的...
多变量分析的生存分析
答:
生存分析研究哪些
因素
对“寿命”有显著影响,它的风险程度如何。20世纪末生存分析已不仅用于研究人的寿命问题,还用于一切广义的“寿命”或有关“死亡”的问题,比如发动机的寿命,病人手术后的生存时间,两种疗效的对比分析等。生存分析有多种模型,最常用的有
Cox
回归模型,它的特点是:m个变量联合作用的...
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