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这是我要解决的问题。我正在使用库中的burn数据集，KMsurv并且试图用两个简单的协变量拟合一个简单的生存模型。这些预测因子之一是有序因子。也许我的问题是一个幼稚的问题，当我查看结果时，我看到了我估计L的Q系数前面的单词。做L并Q参考线性和二次？与调整未排序的相同因子相比，当我调整有序因子时，我希望看到相同数量的估计系数，但估计值不同。您能否指导我了解我的合身结果意味着什么（那些 coeffQ和L) 以及它们应该如何解释？如果您还可以向我推荐参考资料以了解有关调整有序因子的更多信息，我将不胜感激。这是我的代码：

library(KMsurv)
data(burn)
names(burn) <- c("Obs", "TRT", "Female", "White", "SurfBurned", "HeadBurned",
"buttBurned", "TrunkBurned", "UpperLegBurned", "LowerLegBurned", "resp", 
"BurnType", "ExcisionTime", "ExcisionDelta", "prophylacticTime",
"ProphylacticDelta", "straphylInfTime", "straphylInfDelta")

burn$SurfBurned_cat <- factor(cut(burn$SurfBurned, c(0, 10, 25, 100), 
labels = c("low", "medium", "high")),  

levels = c("low", "medium", "high"), ordered = TRUE)
Q4PcCoxModel <- coxph(Surv(straphylInfTime, straphylInfDelta) ~
                       TRT*SurfBurned_cat, 
                      data = burn)
summary(Q4PcCoxModel)

谢谢你的帮助。

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如果您希望对有序因子使用处理对比，可以使用此命令全局设置options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.treatment"))。但是，您的期望是不正确的：

与调整未排序的相同因子相比，当我调整有序因子时，我希望看到相同数量的估计系数，但估计值不同。

使用处理对比调整有序因子将得到与使用处理对比针对无序因子调整 a 相同的估计值。

于 2014-03-31T14:54:38.263 回答