  醫(yī)學(xué)研究中，經(jīng)典的研究方法如logistic回歸，在評價自變量的效應(yīng)時，只考慮終點事件的出現(xiàn)與否，即結(jié)局的好壞。但有些疾病如惡性腫瘤、慢性病或其他情況隨訪研究中，有時只考慮結(jié)局好壞不夠全面，還需考慮觀察對象出現(xiàn)某種結(jié)局所經(jīng)歷的時間長短。 logistic回歸 以生存結(jié)局（分類變量）為應(yīng)變量，僅考慮結(jié)局的好壞（死亡或生存）[因變量為分類變量]，而未考慮出現(xiàn)該結(jié)局的時間長短，無論死亡發(fā)生在隨訪早期或晚期，對他們的處理均相同。 多重線性回歸 以生存時間（定量變量）為應(yīng)變量，雖能考慮生存時間，但生存時間一般不呈正態(tài)分布，并且傳統(tǒng)線性回歸不能有效利用刪失數(shù)據(jù)。因此傳統(tǒng)分析方法不能同時處理生存結(jié)局和生存時間，也不能處理刪失數(shù)據(jù)，而生存分析方法可以巧妙地解決這兩個問題。 生存資料的多因素分析(cox回歸) 目前對生存資料的多因素分析最常用的方法是 COX比例風(fēng)險回歸模型，簡稱cox模型。
但應(yīng)注意，雖然cox模型可以分析刪失的生存時間，但在觀察時應(yīng)盡量避免觀察對象的失訪，刪失比例過大，偏倚加速增大。 cox模型分析時樣本含量不宜過小，要有一定的死亡例數(shù)，樣本量要求為觀察 協(xié) 變 量 的 ５～20 倍。 COX回歸其自變量Xi同logistic回歸，其模型表達(dá)式為： h（t）＝h0（ｔ）exp（β１Ｘ１ ＋β２Ｘ２ ＋…＋βｍＸｍ ）式中，h0（t）為ｔ的未知函數(shù)，即 x1＝ x2＝…＝xm＝０時ｔ時刻的風(fēng)險函數(shù)，稱為基準(zhǔn)風(fēng)險函數(shù)； Ｘｉ 為自變量又稱為協(xié)變量，h（t）為具有各協(xié)變量 Ｘｉ 的個體在ｔ時刻的風(fēng)險函數(shù)，表示ｔ時刻存活的個體在ｔ時刻的瞬時病死率。βｉ 為各協(xié)變量所對應(yīng)的回歸系數(shù)，βｉ 的估計需借助部分似然理 論，由 統(tǒng)計軟件完成。βｉ 的意義為：固定其他自變量后，Ｘｉ 增 加 一 個單位，相對風(fēng)險危險度的自然對數(shù)的改變量。 當(dāng)βｉ ＞０時，ＲＲｉ ＞１，說 明 Ｘｉ 增 加 時，風(fēng) 險 函 數(shù) 增 加，即 Ｘｉ 為危險因素；當(dāng)βｉ ＜０時，ＲＲｉ ＜１，說明 Ｘｉ 增加時，風(fēng)險函數(shù)下降，即 Ｘｉ 為保護 因 素；當(dāng)βｉ ＝０時，ＲＲｉ ＝１，說 明Ｘｉ 增加時，風(fēng)險函數(shù)不變，即 Ｘｉ 為危險無關(guān)因素。 Ｃｏｘ回歸盡管應(yīng)用廣 泛，但也不是說任何生存數(shù)據(jù)都可以用它來 分 析。它有一個重要的 前提假設(shè)，即 等 比 例 風(fēng) 險，它表示某因素對生存的影響在任何時間都是相同的，不隨時間的變化而變化。如 某 基 因 對 腫 瘤的影響，不管是第一年、第 二 年……，對 腫 瘤 的 危 險 都 是 相 同的。只有滿足這一條 件，才 能 應(yīng) 用 Ｃｏｘ回 歸，所 以 Ｃｏｘ回 歸有時也稱之為 Ｃｏｘ比例風(fēng)險模型。 |
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