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我试图弄清楚如何创建一个图，说明交互项如何根据执行回归的结果影响风险比。

我尝试过搜索，但大多数页面似乎都解释了如何说明数据集中不同变量之间的相互作用，不幸的是，没有说明它们如何影响回归结果。

例如，我创建了下面的模型

fit <- coxph(Surv(time, status) ~ ph.karno*sex + ph.ecog, data=lung)

我从中得到以下结果

> summary(fit)
Call:
coxph(formula = Surv(time, status) ~ ph.karno * sex + ph.ecog, 
    data = lung)

  n= 226, number of events= 163 
   (2 observations deleted due to missingness)

                 coef exp(coef) se(coef)      z Pr(>|z|)    
ph.karno      0.03680   1.03748  0.01969  1.869 0.061618 .  
sex           1.16232   3.19735  1.14403  1.016 0.309636    
ph.ecog       0.61842   1.85599  0.18064  3.424 0.000618 ***
ph.karno:sex -0.02148   0.97874  0.01415 -1.518 0.129033    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

             exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
ph.karno        1.0375     0.9639    0.9982     1.078
sex             3.1974     0.3128    0.3396    30.102
ph.ecog         1.8560     0.5388    1.3026     2.644
ph.karno:sex    0.9787     1.0217    0.9520     1.006

然后我想创建一个图来说明风险比之间的相互作用ph.karno和影响。sex

我会假设这些ph.karno值将沿着 x 轴运行，而这两个sex值将由两条不同的线标记，并且对风险比的影响将以某种方式由 y 轴表示。

但是，我不知道如何在 R 中实际执行此操作，任何帮助将不胜感激。

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