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:

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_第1张图片

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:

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_第2张图片

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

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