具有 13 个独立协变量的 Cox 模型上的偏差残差诊断 - 任何方式我都可以获得每个协变量的图？答案

【问题标题】：Deviance residuals diagnostics on a Cox model with 13 independent covariates - any way I can get plots for each and every covariate?具有 13 个独立协变量的 Cox 模型上的偏差残差诊断 - 任何方式我都可以获得每个协变量的图？
【发布时间】：2019-06-06 20:49:39
【问题描述】：

我是生存统计和这些论坛的新手，所以请原谅我不知道行话或正确的查询方式。我会尽力而为。

我的目标是执行一些 cox 回归，并希望对其拟合优度进行一些基本诊断。我有大约 13 个协变量，当我执行 ggcoxdiagnostics 时，我能够得到一个偏差残差图。然而，这个图代表了整个 cox 模型，我发现它有偏差。因此，我想对 Cox 模型中的每个协变量执行相同的分析，以查看哪个协变量突出并可能需要转换（对数、三次样条、多项式等）。

我根本不知道如何做到这一点。我应该使用什么代码？

库（“survminer”）

res.cox = coxph(Surv(TimeAxis, new_totmort) ~ pwvX_AUS + MAP_PWV_AUS + A_HRcarX_AUS + sex_AUS + age_scr_AUS + BMI_AUS + glukos_0_AUS + Current_Smoking_AUS + BPlowering_AUS + Lipidlowering_AUS + Hypertension_AUS + Diabetes_confirmed_AUS + Had_CV_Tr p>

ggcoxdiagnostics(res.cox, type = "deviance")

【问题讨论】：

标签： r cox-regression

【解决方案1】：

你可以

(1) 尝试使用其他类型的残差（= 分数或 Schoenfeld 残差）为每个变量获取单独的残差。有了它们，每个变量都会返回一个值，所以这应该可以工作并且使用它们非常简单：

ggcoxdiagnostics(res.cox, type ="score")
ggcoxdiagnostics(res.cox, type ="schoenfeld")

(2) 坚持使用偏差残差，一次省略或修改/转换一个变量，并检查结果是否以图形方式从残差中得到改善。

你不能 - 获得一个主题的多个残差有偏差残差：有了偏差残差，您只能为每个主题返回一个残差值。文档中指出“...对于 ..deviance 残差，返回的对象是一个向量，每个主题都有一个元素”。

【讨论】：