第84讲如何用SPSS软件完成Cox回归分析

本公众号由热爱统计的老师和学生共同创办，旨在为学生提供一个自主学习、探索展示和经验分享的平台，同时也是广大医学生、医务工作者和科研爱好者学习医学统计学知识和技能的小课堂。

第83讲如何用SPSS软件完成Cox回归分析

前几次课我们学习了生存分析的定义、特点及其应用范围，并且结合了具体的案例学习了基于队列研究和临床研究的生存资料的收集和整理过程，以及如何用SPSS软件完成K-M生存曲线的绘制。

完成了生存资料的收集和整理，我们就可以轻松完成生存资料的分析了。本节课我们将结合具体案例来学习如何用SPSS软件完成Cox回归分析。

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课堂例题：

研究踝臂指数下降（ABI<0.9）是否与全因死亡有关，对研究对象进行了为期5年的随访研究，基线及随访数据见数据库ABI随访.sav。

数据库中的变量及其取值情况如下：

应用情境：

结局变量：生存时间，全因死亡

主要研究因素：ABI分组

协变量：性别、高血压史、吸烟史、体质指数、年龄

SPSS实现步骤：

1、打开数据库文件“ABI随访.sav”，在“分析”菜单“生存分析”中选择“Cox回归”命令，打开"Cox回归"对话框；

2、从左侧变量列表中将“生存时间”添加到“时间”框中，将“全因死亡”添加到“状态”框中，将“性别”、“高血压史”、“吸烟史”、“体质指数”、“年龄”、“ABI分组”添加到“协变量”框中；

3、点击“定义事件”，在“单值”后方的框中填写预期的结局事件的取值，本题为“0”，点击“继续”回到上一级对话框；

4、点击“分类”按钮，将定性变量设置为分类哑变量的形式，并设定各分类变量的参照组（具体见视频讲解）；

5、点击“选项”按钮，并勾选相对风险的95%可信区间，点击“继续”回到上一级界面；

6、点击“确定”输出统计分析结果。

结果解释：

在控制了性别、高血压史、吸烟史、体质指数、年龄等因素的影响后，ABI<0.9是研究对象全因死亡的独立性危险因素（P<0.001），其相对风险HR为1.555（1.338~1.806）。

以上是今天小讲堂的所有内容，欢迎关注校园统计之星，每周5-10分钟，一年学会统计分析。

作者：王娜

视频剪辑：李林

审核：罗盈怡