cox回归是做生存分析的一个半参数模型,目的是找出影响生存的危险因素有哪些,在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析.常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。
采用分层的cox回归(stratified cox),也就是按协变量分层分析,然而这种方法有个缺点,所谓“分层虽好,也不能贪多啊”。说错了,分层虽好,但该变量也就没有估计结果了。试想,你把主要研究因素分层了,你还研究什么呢?
所以就要说到第二种处理方式,也就是采用时依cox回归,也就是带时依协变量的cox回归。
辅助的(ancillary)时依协变量
辅助的时依协变量,跟内部时依协变量有点不同。内部的顾名思义,主要靠自己,而辅助的,则是靠外部的推动而改变。
比如污染状态,这个如果城市的工厂关闭一段时间,大气状况变成了“优”,如果工厂恢复运作,大气状况变成了“污染”,这就随时间而发生了变化,而且是靠外部力量推动的变化。
再比如,工作状态,本来你可能在一家公司工作,结果公司不景气,裁员了,把你解雇了。这不是你内部自身决定辞职,而是被辞职,这就是外部的辅助力量。