【析易科研】生存分析详解之Cox回归分析

Cox回归，全称Cox比例风险回归模型（Cox Proportional Hazards Model），是一种用于生存分析的统计方法，由英国统计学家David Cox于1972年提出。该模型可以分析一个或多个自变量（风险因素）对生存时间的影响，并且不需要假设生存时间的分布形式。

Cox回归的主要特点包括：

1. 半参数模型：Cox回归模型是半参数的，意味着它不需要对生存时间的分布做出具体假设，这使得它在实际应用中非常灵活。
2. 比例风险假设：模型假设各个协变量的风险比例（hazard ratio）不随时间变化。也就是说，如果一个变量在某个时间点增加了风险，它在未来的所有时间点都以相同的比例增加风险。
3. 适用于删失数据：在实际研究中，很多情况下无法观察到所有个体的事件（如死亡），因为研究结束时一些个体仍然存活或失访。Cox回归可以处理这种情况，即所谓的删失数据。
4. 多因素分析：Cox回归可以同时考虑多个协变量对生存时间的影响，这使得它在医学研究中尤其有用，可以用来评估治疗效果、疾病预后等。

与KM生存分析法的主要区别：

1. Kaplan-Meier法主要用于单因素生存分析，而Cox回归可以用于多因素分析。
2. Kaplan-Meier法通过生存曲线来描述生存概率随时间的变化，Cox回归则通过风险比例来描述自变量对生存风险的影响。
3. Kaplan-Meier法可以计算中位生存时间，而Cox回归则可以计算风险比。
4. 在处理连续变量时，Cox回归更加灵活，可以直接处理连续自变量，而Kaplan-Meier法可能需要先将连续变量进行分组。
5. Cox回归的结果可以提供对预后因素的量化评估，而Kaplan-Meier法更多用于描述和展示生存数据的分布情况。

析易科研进行案例分析：

工具地址：析易科研数据分析平台

数据案例：以糖尿病数据集为例，进行Cox生存回归分析。设置怀孕次数,葡萄糖检测,血压,皮层厚度,胰岛素检测,体重指数,糖尿病谱系功能为自变量；年龄为时间列；是否得病（事件发生=1，未发生=0）为事件列， L1正则化比例设置为0.5。