在使用R进行生存分析时，Cox比例风险模型中“surv”函数的目的是什么？

我目前正在看一份文件，该文件规定使用Cox比例风险模型，这是您的反应变量，用于

coxph(formula, data=, weights, subset, 
      na.action, init, control, 
      ties=c("efron","breslow","exact"), 
      singular.ok=TRUE, robust=FALSE, 
      model=FALSE, x=FALSE, y=TRUE, tt, method, ...)

必须在公式部分使用surv（）

---

有人能告诉我surv（）函数的作用吗？我知道它说它是一个生存物体，但我不确定它是否是必需的。谢谢

在这种情况下，您只需阅读文档并运行其中的示例。

中的第一个示例？coxph

显示以下内容：

# Create the simplest test data set 
test1 <- list(time=c(4,3,1,1,2,2,3), 
              status=c(1,1,1,0,1,1,0), 
              x=c(0,2,1,1,1,0,0), 
              sex=c(0,0,0,0,1,1,1)) 
# Fit a stratified model 
coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex), test1) 

并查看它如何反映

时间

和

状态

列中包含的信息：

> with(test1, cbind.data.frame(time, status, Surv(time,status)))
  time status Surv(time, status)
1    4      1                 4 
2    3      1                 3 
3    1      1                 1 
4    1      0                 1+
5    2      1                 2 
6    2      1                 2 
7    3      0                 3+

然后，要回答您关于是否有必要这样做的问题，您可以尝试在不使用它的情况下运行

coxph

，看看会发生什么：

> coxph(time ~ x + strata(sex), test1) 
Error in coxph(time ~ x + strata(sex), test1) : 
  Response must be a survival object

Surv（）是一个创建生存对象的函数。对于生存分析，您需要随访时间（或时间相关变量的时间间隔）和个体状态。显然，这是必要的

你应该读第一本。我还建议你阅读这本关于生存分析的书：

> coxph(time ~ x + strata(sex), test1) 
Error in coxph(time ~ x + strata(sex), test1) : 
  Response must be a survival object