在 R 的生存分析中，Cox 比例风险模型中“surv”函数的目的是什么？答案

【问题标题】：In Survival Analysis with R, what is the purpose of the `surv`function in the Cox Proportional Hazards Model?在 R 的生存分析中，Cox 比例风险模型中“surv”函数的目的是什么？
【发布时间】：2014-08-22 05:37:40
【问题描述】：

我目前正在查看一份说明使用 Cox 比例危害模型的文档，即您对

公式部分的响应变量

coxph(formula, data=, weights, subset, 
      na.action, init, control, 
      ties=c("efron","breslow","exact"), 
      singular.ok=TRUE, robust=FALSE, 
      model=FALSE, x=FALSE, y=TRUE, tt, method, ...)

必须在公式部分使用 surv()。

谁能告诉我 surv() 函数是做什么的？我知道它说它是一个生存对象，但我不确定它是否是必需的。谢谢！

【问题讨论】：

标签： r survival-analysis

【解决方案1】：

在这种情况下，您只需阅读文档并运行其中的示例。 ? coxph 中的第一个示例显示如下：

# Create the simplest test data set 
test1 <- list(time=c(4,3,1,1,2,2,3), 
              status=c(1,1,1,0,1,1,0), 
              x=c(0,2,1,1,1,0,0), 
              sex=c(0,0,0,0,1,1,1)) 
# Fit a stratified model 
coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex), test1)

显然，您需要让公式的左侧/响应部分成为 Surv 的输出（它也有清晰的文档可供您阅读；请参阅 ?Surv）。如果你看看那个对象：

> str(Surv(test1$time,test1$status))
 Surv [1:7, 1:2] 4  3  1  1+ 2  2  3+
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:2] "time" "status"
 - attr(*, "type")= chr "right"

并查看它如何反映time 和status 列中包含的信息：

> with(test1, cbind.data.frame(time, status, Surv(time,status)))
  time status Surv(time, status)
1    4      1                 4 
2    3      1                 3 
3    1      1                 1 
4    1      0                 1+
5    2      1                 2 
6    2      1                 2 
7    3      0                 3+

然后，要回答您是否有必要的问题，您可以尝试在没有它的情况下运行coxph，看看会发生什么：

> coxph(time ~ x + strata(sex), test1) 
Error in coxph(time ~ x + strata(sex), test1) : 
  Response must be a survival object

【讨论】：

【解决方案2】：

Surv() 是一个创建生存对象的函数。对于生存分析，您需要后续时间（或时间间隔，如果是时间相关变量）和个人状态。显然，这是必须的。

您应该先阅读survival package documentation。我还建议你阅读这本解释得很好的关于生存分析的书：Survival Analysis: A Self-Learning Text

【讨论】：