为什么生存分析时KM法和Cox回归的结论不一致

偶然看到这样的一个问题:R做生存分析关于survdiff函数的问题,让我想起了这个问题有时候K-M法和Cox回归的结论不一样,尤其是在做Cox时是显著的,在使用K-M时却分不开,不显著,很多人在这个时候...

偶然看到这样的一个问题:R做生存分析关于survdiff函数的问题,让我想起了这个问题有时候K-M法和Cox回归的结论不一样,尤其是在做Cox时是显著的,在使用K-M时却分不开,不显著,很多人在这个时候很纠结不知道怎么办,其实回到两种方法本身:

K-M法一般分析单个因素不同水平之间的比较,所以需要分类,如果是连续型的变量的话是一定要分类的,他是一种非参数法;

而Cox回归面向的是多个因素,他是一种半参数法;这一点与K-M法是不同的,他对数据的要求不像K-M那样必须是分类变量,他可以是连续的,也可以是分类变量,但是前提是这些数据是满足比例风险的,比例风险啥意思呢,就是分类变量用数值表示的话不能随意的把顺序变换掉,比如StageI-IV,用1,3,4,2来表示肯定是不行的,必须是1,2,3,4依次递增;

那么两者方法上存在不同,所以存在不一致也是正常的,如果出现不一致一般就两种情况

一、多个变量的Cox回归中单个变量的显著性与K-M法不一致,此时我们应该选择cox的结果,因为K-M发只考虑单个变量,而Cox考虑了多个变量

二、都是单个变量的Cox回归和K-M法不一致,此时我们还是应该选择Cox的结果,因为参数检验效力高于非参数检验



  • 发表于 2018-03-12 08:18
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  • 分类:方案研究

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