如何快速利用COX回归开展影响因素分析?

在日常COX回归分析操作时,您是否觉得SPSS操作繁琐,分析结果还需要逐个筛选整理,太费时间;R语言分析结果界面简单,但需要代码基础,对小白不太友好。这里给大家介绍一个比SPSS更快速,比R语言操作更简单 的统计方法!

浙江中医药大学郑卫军教授 基于R语言 开发的风暴统计,是一个公开免费使用的在线统计分析平台!目前已经推出了线上版,可以直接浏览器搜索使用,今年上半年也会推出线下单机版,给大家带来更好的使用体验!

风暴统计摒弃了SPSS繁琐的操作,简化了结果展示界面,同时实现菜单式操作,R语言代码小白也可以分分钟得出和R语言一样的结果!

仅需2步!快速完成COX回归分析!

1.选入变量

首先, 选入变量,包括生存结局变量、生存时间自变量、定量自变量、分类自变量

2.选择自变量筛选方式

其次,选择自变量的筛选方式 ,包括P阈值,回归方法的设置,可以实现先单后多分析多种逐步回归法

P阈值 决定了单因素分析时,P值小于多少会进入多因素回归,一般为0.05,在变量过少时,也可以放宽要求,0.1,0.2也是有的。

回归方法有先单后多(选"否"),双向逐步回归,向前逐步回归,向后逐步回归,根据P<0.05筛选。

①先单后多分析设置

根据研究需要,如果需要开展先单后多 的自变量筛选方式,那么**"是否开展逐步回归分析"选择"否"**。P阈值自行选择,当选择不限制时,选入的全部变量都将纳入多因素回归分析。

②逐步回归分析设置

逐步回归方法,平台也提供了多种选择:双向逐步回归,向前逐步回归,向后逐步回归以及考虑到有时P值大于阈值的变量在逐步回归时也会留在模型中,新增了根据P<0.05的原则开展逐步回归

注: 先单后多与逐步回归是两种不同的自变量筛选方式,先单后多主要根据单因素P阈值进行筛选;逐步回归则是通过变量的逐个纳入与剔除,以AIC值最小作为最优模型选择准则 。因此有些变量P值大于预设的阈值但仍保留在逐步回归模型中也是正常的哦,想要避免这种情况的发生,可以选择"根据P<0.05筛选"的逐步回归!

3.下载结果

完成以上两步分析后,平台就直接给出了三线表结果,还有多种结果展示方式:仅展示单因素回归结果仅展示多因素回归结果单因素+多因素显示在同一张表格中!

然后也可以选择小数位数,默认情况下,P值为3位小数,其他统计量为2位小数。指定小数位数后,P值与统计量的小数位数将会统一。调整完成后,下载最终的三线表结果!

风暴统计分析结果还可以随着变量和回归方法的调整实时更新 ,在数据探索初期可以节省很多时间,也避免了结果整理的繁琐劳动,如果您有需求,不妨浏览器搜索"风暴统计" 进行试用哦!全部免费!!

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