检查Cox模型比例风险假定的几种图示法
【题名】【作者】余红梅 何大卫【机构】山西医科大学卫生统计学教研室【刊名】《中国卫生统计》 2000年第17卷第4期,215-218页【关键词】Cox模型 比例风险 拟合优度 残差 图示法【文摘】目的 检查Cox模型比例风险假定图示法的应用与比较.方法 介绍了基于Cox模型与kaplqn-meier法生存估计比较、Cox模型累积风险函数、schoenfeld残差和score残差的图示法.结果 上述几种图示法均可不同程度地检查PH假定.结论 建议使用schoenfeld残差图和score残差图,除评价PH假定外,前者可提供LHRF的非参数估计,后者可用于诊断观测对Cox模型参数估计的杠杆.
多项logist回归用spss怎么做
打开数据以后，菜单栏上依次点击：analyse–regression–binary logistic，打开二分回归对话框
将因变量和自变量放入格子的列表里，如图所示，上面的是因变量，下面的是自变量，我们看到这里有三个自变量
设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法，在前面的文章中有介绍，这里就不再熬述。
点击ok，开始处理数据并检验回归方程，等待一会就会弹出数据结果窗口
看到的第一个结果是对case的描述，第一个列表告诉你有多少数据参与的计算，有多少数据是缺省值；第二个列表告诉你因变量的编码方式，得分为1代表患病，得分为0代表没有患病
这个列表告诉你在没有任何自变量进入以前，预测所有的case都是患病的正确率，正确率为%52.6
下面这个列表告诉你在没有任何自变量进入以前，常数项的预测情况。B是没有引入自变量时常数项的估计值，SE它的标准误，Wald是对总体回归系数是否为0进行统计学检验的卡方。
下面这个表格结果，通过sig值可以知道如果将模型外的各个变量纳入模型，则整个模型的拟合优度改变是否有统计学意义。 sig值小于0.05说明有统计学意义
这个表格是对模型的全局检验，为似然比检验，供给出三个结果：同样sig值<0.05表明有统计学意义。
下面的结果展示了-2log似然值和两个伪决定系数。两个伪决定系数反应的是自变量解释了因变量的变异占因变量的总变异的比例。他们俩的值不同因为使用的方法不同。
分类表，这里展示了使用该回归方程对case进行分类，其准确度为%71.8。
最后是输出回归方程中的各变量的系数和对系数的检验额值，sig值表明该系数是否具有统计学意义。到此，回归方程就求出来了。
计量经济学统计检验方法的选择.
在一次抽样中,参数的估计值与真值的差异有多大,是否显著,这都需要进一步进行统计检验,也就是你上面提到的三种方法,因此,这三个方面都要进行检验的!
统计学中的几种分析方式有什么不同,各有什么用途和特点?
呵呵 你首先要知道在统计中的检验是为了什么 那就是我们要根据样本中的现象,通过各种检验方法来检验在总体中是否存在和样本中一样或相反的现象.所以所有的检验方法目的都是一样的 对于不同的检验方法适合与不同的环境.T检验一般用于小样本检验,卡方检验一般用于定类或定序变量的检验,用于列联分析比较多. 方差分析通常用于定距或定比变量的分析.
模型是否有统计学意义
无统计学意义,因为模型P值>0.05,在5%显著性水平下,认为模型不显著.
求助,用spss 统计分析三组数据,只用得出每组数据是否有统计学意义(p<0.05),不需具体过程_搜狗问问
上面三组数据应该是表示 平均数± 标准差 即M±SD的意思. 在得出p<0.05的结果后,可以知道有显著性差异,再就是看这些数据.如第一组数据,1.76>1.75,所以前者所在的组比后者好,成绩优等.后两组数据,同理. 个人意见,仅供参考.谢谢
生物等效性实验用统计软件怎么统计
生物等效性（bioequivalence，BE）研究是评价药品质量的重要手段。它通过对两个药物或同一药物不同剂型的药代动力学指标(如血药浓度－时间曲线下面积AUC，峰浓度Cmax和达峰时间Tmax等)进行等效性分析，来考察含同一药物活性成分的不同产品质量是否一致，是判断后研发产品是否可作为替代药品上市的依据。
应当说，从最初的研究设计到最后的结论的得出，统计学是等效性试验不可或缺的重要工具，但统计学结论也并一定是最终的专业结论。在此，对几个容易忽视和概念模糊的关键点进行讨论，供申报单位参考。
在大多数等效性检验中，一般采用交叉设计的方法，即每个研究对象轮流接受每一种处理方法，他们在两个时刻接受不同的处理。这是基于这样的理论：多数药物的清除率在个体间均存在很大变异，个体间的变异系数远远大于个体内变异系数。所以交叉试验通常比平行组设计达到较高的精密度，在所作的观察次数相等时，在检测产品的差异时交叉设计比平行设计更有效些。
尽管在BE研究中不常用平行设计，但是仍有平行设计优于交叉设计的情况。例如：(1)个体间的变异性比个体内的变异性小；(2)药物有较长的消除半衰期使得交叉设计中的长的清洗阶段延长了研究时间，增加了个体失访的机会；(3)增加个体数量的花费比增加一个另外的治疗阶段要小；(4)个体频繁的血液采样不易实施。
不同国家颁布的生物等效性研究指南中对受试者例数的要求有所差别，其中美国要求24-36例，欧盟>12例，日本为20-30例，我国为18-24例，目前尚缺乏国际的一致性标准。
生物等效性研究一般要求在5%显著性水平下检测出两个所比较的产物间20％或更大的差别的功效为80％。对于此标准，大多数药物的生物等效性试验样本量为18-24例可能足够，但样本含量除了与上述的规定有关外，还与比较的变异性（误差）有关。对于某些药物——如高变异性药物（一般认为个体变异大于30％的药物为高变异性药物），我们认为此时受试者例数不应仅满足法规的一般要求，还应满足统计学要求，或采取一些试验设计上的变通（如多剂量研究、重复测量设计或成组序贯研究等）。
一般建议，AUC等药代动力学参数的生物等效性评价应在对数尺度下进行。因为：（1）通常情况下，AUC和Cmax呈正偏分布且方差不齐，对其作对数变换可以改善其分布的偏性，缩小方差间的差异；（2）药代动力学参数在原来测定的标度系统中分析，实验对象的效应不是加和性的，而对数转换后的数据可以用加法模型进行处理，这一点在统计检验中具有重要的意义。
所以，进行对数变换后，使得运用方差分析和双单侧t检验分析药代参数的可靠性和效能更好。不过必须认识到，在生物等效性研究中，样本容量是有限的，即使采用对数变换，也不能从根本上对一组数据是否符合正态分布作出可靠结论。
K-M 和COX回归的区别是？
在当今这个数字信息的时代,几乎任何领域的任何观点或看法,都是以数据作为基础的。人们利用不同的统计学方法对收集的数据进行分析,根据结果提出可行性意见或建议并应用于实际中。而在人们对数据的分析过程中,不断更新、逐渐完善统计学方法论知识,渐渐地形成了理论体系。上世纪70年代,随着人们对医学数据研究的逐渐深入,已不再满足利用生命表计算死亡概率、利用乘积极限法估算生存率或对某一个影响因素进行分析,而将注意力集中到对生存资料预后影响因素的分析。也正是如此,Cox风险比例模型应然而生。
1972年,英国统计学家D.R.Cox首次提出了Cox风险比例模型的概念。它是一种适用性很强的模型,对数据分布、残差分布均无特殊要求,且可以对截尾数据进行分析,保证了分析的全面性、结果的可靠性。它的提出对生存数据的分析具有跨时代的意义。在提出初期,它主要应用于临床医学及流行病学。随着人们对Cox风险比例模型的逐渐深入,再加之其适用性强的特点,所以在模型提出至今的近四十年里,模型在其他各领域得到了广泛应用。但是某些模型的应用者忽视了模型的应用前提假设,使得模型的应用存在着误用。那么,模型该如何使用呢?怎样使用才是正确应用昵?这就使得在详细了解Cox风险比例模型相关理论知识的基础上,再进行模型的应用变得十分重要。本文就是以这样的思路对Cox风险比例模型的应用加以论述说明的。
本文首先是希望应用者对Cox风险比例模型有一个整体的认识、系统的了解,所以首先对模型进行了介绍,包括简要地介绍了与模型有关的概念及其相关问题,详细的介绍了模型的形式、模型的应用前提假设、模型的参数估计及模型的拟合优度检验。其中,模型的应用前提“各危险因素的作用不随时间而变化”是在应用中必须给予重视的一点,它是衡量模型构建是否正确的检验标准,是关系到模型构建是否合理的关键。随后,阐述了为何使用Cox模型对住院天数的影响因素进行分析的因为。接下来,以“手术介入治疗不稳定性心绞痛患者住院天数的影响因素分析”为例,详细说明了模型的应用过程。需注意的是,模型在应用过程中,要认识到它的特殊性,要理论联系实际,不能对模型的理论知识施以教条主义思想,要具体情况具体分析。通过应用模型对数据进行分析,得到“术前住院天数是否小于7”、“医疗付款方式是否为其他”、“本次住院手术次数”以及“次要诊断个数”对住院天数的多少具有显著性影响。通过对Cox风险比例模型的系统了解,实例的具体分析,提出了几点在应用过程中应注意的问题,包括样本的问题、不满足等比例条件假设的问题、分类变量设置的问题、删失比例的问题、专业知识结合的问题以及不同资料之间比较的问题。最后,得出应用的结论,即①模型的应用条件、各种检验是建立模型的基础；②模型可应用于医学统计学,但要注意理论联系实际；③应用模型的最终目的是得到对生存时间具有显著影响的因素,以便指导我们干预危险因素达到有效控制生存时间的目的。
SPSS有哪几项统计功能，可以做哪些统计图
SPSS集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
统计图：直方图、茎叶图、箱图、饼图、条图、线图、散点图、P-P图、Q-Q图、ROC曲线、 面积图、Pareto图、误差图、控制图、高低图
