分类，等级，或者有序变量如何进行多因素Cox回归 变量的类型决定了最终结果的reference

之前，根据某自学网的课程进行Cox分析的学习，自打那时起，我就把Cox分析的准备文件全部整理成连续变量。

这时候就会出现问题，因为tumor stage不能严格意义上说是连续变量。笼统的说它是定性变量，详细些就是有序变量（ordered-qualitative bariable），这类变量可以进行等级划分，进行排序比较，比如喜欢的程度可以分为高中低，高中的年级可以是高一、高二、高三，学历可以分为小学、中学、高中、大学、研究生等。但是却不能知道每个等级之间具体相差的是多少，比如好与更好之间的差。这也是定性变量的一个性质。

之前用R包如果按照连续变量对tumor stage进行Cox分析会得出这样的结果：

但是这样的结果是审稿人最容易挑毛病的，因为tumor stage 不能算是连续变量。

解决办法是在准备cox分析输入文件时，不要把tumor stage 按照 1，2，3，4粗暴的进行赋值，这样会触发r包的识别机制，r包会很自然的把tumor stage按照连续变量进行计算。就会出现上述结果。

我找的解决办法是把tumor stage分别赋予Stage1，stage2，stage3，stage4。注意字母后面的数字一定是有序的，因为r要判断哪个组是参照组，按章上述方法，stage1会被自动当作对照组，更有利于文章的发表，生产的结果如下所示：

我们能能看到的stage参数均是对照stage1比较而来。这样就可以愉快的发文章啦！！

不加油还干嘛呢