【SPSS】生存分析

前言：SPSS操作很简单，很久以前学习的，但是一段时间没有使用依旧会淡忘具体的操作步骤，本栏目专门记录基于spss分析的各个方法、模型的使用，以便下次忘记全网搜贴。

Cox比例风险回归模型，通常简称为Cox模型，是一种广义的线性模型，用于研究一种或多种变量对生存时间的影响。事件通常是健康领域如死亡、疾病复发或恢复的事件。它是一种生存分析方法，用于确定哪些因素可能影响患者的生存时间。 在使用Cox模型时，通常会收集一组个体的数据，这组数据包括了影响生存时间的一些可能因素（如年龄、性别、疾病阶段等），以及这些个体的生存时间。使用Cox模型将可能的影响因素与生存时间进行关联分析，以估计每种因素对生存时间的影响程度。 Cox模型对因素的影响使用的是“风险比例”来度量的。例如，如果一种因素的风险比例为2，那就表明在其他因素相同的情况下，拥有这种因素的个体发生目标事件（如死亡）的风险是不具有这种因素的个体的两倍。

Cox比例风险模型主要用于以下几种情况： 1、当想要研究多个因素对生存时间的影响，并控制其他因素的影响时。例如研究吸烟对死亡的影响，同时控制年龄、性别等因素。 2、当对相对风险而不是绝对风险更感兴趣时。Cox模型提供的是相对于基线风险的风险比例，而不是绝对风险。 3、在处理具有时间相关因素的数据时。Cox模型可以处理时间相关的协变量，即影响生存时间的因素可以随时间改变。

1、研究变量，最为主要的是生存状态、生存时间 2、【分析】-【生存分析】-【cox回归】 3、【时间】【状态】放入目标变量 【协变量】放入可能影响的变量 【状态】下的定义事件：记得选择“死亡”的结局 【方法】部分可以选择“向前：LR”方法 定义事件如下图所示：

4、定义分类变量 5、绘制生存曲线图 这里是指“性别”变量对生存时间和生存状态的影响。 6、95%的置信区间

为了便捷，此处展示方法为：输入的结果。方法为其他的分析结果大同小异。 1、p值小于0.05，说明模型较好 2、p值小于0.05的变量才有意义 先说这么多… 后续再补充…