一、Cox回归分析方法概述
Cox回归模型，全称Cox比例风险回归模型(CoxProportionalHazardsModel)，是由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出的一种半参数回归模型，是生存分析中最常用的多因素分析方法之一。
1.基本概念
Cox回归模型以生存结局和生存时间为因变量，可以同时分析多个因素对生存时间的影响。在SPSSAU(在线SPSS)平台中，对应的分析路径是【实验/医学研究】→【Cox回归】模块。
2.模型表达式
Cox回归模型的数学表达式为：
h(t,X)=h?(t)exp(β?X?+β?X?+...+β?X?)
其中：-h(t,X)：具有协变量X的个体在t时刻的瞬时风险率-h?(t)：基准风险率(所有协变量取值为0时的风险率)-β?,β?,...,β?：偏回归系数
等价变换后的模型表达式为：
ln[h(t,X)/h?(t)]=β?X?+β?X?+...+β?X?
3.结果解读
风险比(HR)：h(t,X)/h?(t)称为风险比或RR值
HR值解读：
HR1：自变量是危险因素
HR1：自变量是保护因素
HR=1：自变量对风险无影响
二、Cox回归适用条件
1.数据类型要求
在SPSSAU(网页SPSS)平台中，Cox回归适用于：
-因变量：必须包含生存时间和生存结局(如死亡/存活)
-自变量：可以是连续型定量资料或分类变量数据
2.比例风险假定(PH假定)
这是Cox回归的核心假设，要求：
-任意两个研究个体的生存率之比不随时间改变
-例如：若第2年乙方法的死亡风险是甲方法的2倍，则后续任意年份都应保持这个比例关系
3.PH假定的检验方法
在SPSSAU平台中提供了以下检验方法：
观察生存曲线：检查曲线是否基本平行
2.Schoenfeld残差法：-p0.05：满足PH假定-p0.05：不满足PH假定
4.样本量要求
一般需要协变量的15-20倍的阳性结局事件数(如死亡病例数)
三、Cox回归的应用场景
Cox回归特别适用于以下研究：
医学临床试验中分析治疗方案对患者生存时间的影响
队列研究中探讨多种危险因素与疾病预后的关系
3.任何需要分析事件发生时间影响因素的生存数据研究
通过SPSSAU(在线SPSS)平台进行Cox回归分析，研究者可以高效地识别影响生存时间的关键因素，并量化各因素的影响程度。