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我正在使用区间删失数据进行生存分析，并且正在尝试使用 incox 包中的 intcox() 函数进行 Cox 回归。我已经用 survfit() 完成了部分分析，一切正常。

当我尝试使用 intcox 时，总是有一个问题：

> intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~dados$sexo)
Error in copy.data[ord, ] : 
  object of type 'environment' is not subsettable

> intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~sexo, data=dados)
Error in if (any(derivs.wert$g1 <= 0)) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed
In addition: Warning messages:
1: In Surv(data$mix, lokal.cens) : Invalid status value, converted to NA
2: In coxph(formula, data) : X matrix deemed to be singular; variable 1

dados$sexo 是一个具有三个级别的因子，dados 是一个包含 156 个观察值和 52 个变量的列表。在进行 Kaplan-Meier 分析或在没有区间数据的情况下使用 coxph() 时没有问题。当我使用其他变量时，问题似乎是一样的。
我正在使用 R 3.0.1

**更新**
我没有改变任何东西，现在错误看起来像这样： 

> intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~dados$sexo)
Error in intcox(Surv(tempo2, tempo1, type = "interval2") ~ dados$sexo) : 
  Invalid cens status

> intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~sexo, data=dados)
Error in intcox(Surv(tempo2, tempo1, type = "interval2") ~ sexo, data = dados) : 
  Invalid cens status
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1 回答 1

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  1. 对于你的第一个问题，

    >intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~sexo, data=dados)
Error in if (any(derivs.wert$g1 <= 0)) { : 
missing value where TRUE/FALSE needed
In addition: Warning messages:
1: In Surv(data$mix, lokal.cens) : Invalid status value, converted to NA
2: In coxph(formula, data) : X matrix deemed to be singular; variable 1

这是由于您的变量是数据框中其他变量的线性组合，这使得 X 矩阵非奇异，正如第二个警告所暗示的那样。

coxph 可以通过将这些变量的系数设置为 NA 来处理这个非奇异问题。然而，不幸的是，这个 intcox 包不是很健壮。一种解决方案是首先使用一些线性模型找出这些变量，然后从数据框中消除它们。那你走吧。

  1. 对于你的第二个问题，

    > intcox(Surv(tempo2,tempo1,type="interval2")~sexo, data=dados)
Error in intcox(Surv(tempo2, tempo1, type = "interval2") ~ sexo, data = dados) : 
  Invalid cens status

可能您没有以正确的方式制定数据集。我无法提供更多帮助，因为您没有提供有关变量 tempo1 和 tempo2 含义的更多信息。

于 2015-01-20T19:15:56.997 回答