基于SAS与SPSS的Cox回归：比例风险假定及影响点的深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今科学研究的众多领域，如医学、生物学、社会学、工程学以及经济学等，生存分析作为一种强大的统计工具，被广泛应用于探究事件发生的时间规律。它能够深入剖析在不同条件下，事件（如疾病的发生、设备的故障、个体的死亡等）发生的时间差异，以及各种因素对事件发生时间的影响，从而为研究人员提供有价值的信息，辅助决策制定。

Cox回归模型，作为生存分析领域中最为常用的多因素分析方法之一，自诞生以来就备受关注。该模型由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出，它巧妙地将风险函数表示为基准风险函数