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假设我有以下数据集：

time censor treatment
6 0 A
12 1 A
4 0 B
5 0 B
3 0 C
12 1 C
6 0 B
12 1 C
4 0 A
5 0 C
3 0 B
12 1 A

所以我所做的是重新调整到我的参考 A 并运行：

coxph(Surv(time,censor)~treatment)

我查看了结果并与提供的示例协议进行了比较，发现我的 exp(-coeff) 在 B 和 C 两种情况下都等于它们的 exp(coeff)。

因此，我使用参考 B 再次运行代码，并使用参考 C 运行一次，发现下限和上限都与示例一致。但是，我还需要 log-rank p 值，而这不是以这种方式提供的，因此我想知道：

我如何扭转模型，使逆危险比和 conf. 显示了限制和 p 值（我的意思是逆模型）/或者您认为还有其他问题吗？

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1 回答 1

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用于survdiff执行对数秩检验：

dts <- read.table(text='
time censor treatment
6 0 A
12 1 A
4 1 B
5 0 B
3 0 C
12 1 C
6 0 B
12 1 C
4 1 A
5 0 C
3 1 B
12 1 A
', header=T)

cxp <- coxph(Surv(time,censor)~treatment, data=dts)
summary(cxp)

survdiff(formula = Surv(time,censor)~treatment, data=dts)
# Call:
# survdiff(formula = Surv(time, censor) ~ treatment, data = dts)
# 
#             N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
# treatment=A 4        4     3.63     0.037      0.15
# treatment=B 4        2     1.10     0.736      1.10
# treatment=C 4        2     3.27     0.491      1.96
# 
#  Chisq= 2.2  on 2 degrees of freedom, p= 0.33
于 2017-10-26T17:39:31.713 回答