一、Cox回归简介
Cox回归模型(全称Cox比例风险回归模型)是生存分析中最常用的多因素分析方法，广泛应用于医学研究、临床试验和队列研究。在SPSSAU(在线SPSS)平台中，Cox回归分析模块可以帮助研究者轻松完成生存数据的多因素分析。
二、Cox回归适用条件
数据类型要求：
因变量：必须包含生存时间和生存结局(如死亡/存活)
自变量：可以是连续型定量数据或分类数据
比例风险假定(PH假定)：
要求任意两个研究个体的生存率之比不随时间改变
可通过观察生存曲线是否平行或使用显著性检验判断
三、Cox回归分析步骤
Step1：准备数据并进行Cox回归
数据必须是生存数据格式
在SPSSAU(网页SPSS)平台中：
选择【实验/医学研究】→【Cox回归】模块
将生存时间变量放入Y1框
将生存结局变量放入Y2框
将自变量(影响因素)放入X框
Step2：进行PH等比例风险检验
SPSSAU平台会自动提供PH假定的显著性检验结果
判断标准：
p值0.05：满足PH假定
p值0.05：不满足PH假定
若不满足PH假定的处理方案：
将不满足条件的自变量作为分层变量
考虑采用依时协变量的Cox回归模型
Step3：建立Cox回归模型与因素分析
评价模型拟合质量
检验各因素的显著性
解释和分析影响因素
解读风险比(HR)：
HR1：该因素是危险因素
HR1：该因素是保护因素
四、实例分析
案例背景
为探讨某恶性肿瘤的预后情况，研究者收集了63例患者的以下数据：生存时间(月)，生存结局，影响因素—年龄、性别、治疗方式、淋巴结转移。
分析过程
数据准备：
变量说明：
因变量：生存时间(月)、生存结局(0=存活，1=死亡)
自变量：
年龄(连续变量)
性别(1=男，2=女)
治疗方式(1=手术，2=化疗，3=联合)
淋巴结转移(0=无，1=有)
SPSSAU操作：
导入数据后，选择【Cox回归】模块
将生存时间放入Y1框
将生存结局放入Y2框
将所有自变量放入对应的X框中
结果解读：
首先查看PH检验结果，确认是否满足比例风险假定
然后分析模型整体拟合情况(如似然比检验)
最后解读各因素的HR值及其显著性
注意事项
对于分类自变量，SPSSAU默认以第一个水平作为参照
若PH假定不满足，应考虑调整分析方法
HR值的解读类似于OR值，但含义不同(HR反映风险比)
通过SPSSAU(在线SPSS)平台，研究者可以轻松完成Cox回归分析，获得专业的生存分析结果，为临床研究和医学决策提供数据支持。