一“统”天下：生存分析（三）

前两期一“统”天下栏目我们介绍了如何Kaplin-Meier法对随访数据进行生存分析及其在SPSS软件上的操作。

其实所谓矫正，就是在回归模型中将需要矫正的变量一起纳入，因此在模型中的变量，其实是互相矫正的，当研究的变量为LDL-c时，其他的变量就是矫正的变量。

从结果可以看出，在矫正了性别、年龄、吸烟状态后，LDL-c的HR发生了变化，HR 2.05, 95%CI (1.43, 2.94), P<0.001，其P值仍然是显著的，说明在矫正了三个混杂因素后，LDL-c与CHD的发生独立相关。

是不是觉得其实很简单？

那么，是不是所有随访数据的结果，都可以用Cox回归进行分析？

不是的，事实上Cox回归方程对随访数据是有条件要求的，即模型中协变量的效应不随时间而改变，称为比例风险假定（assumption of proportional hazard, PH假定），如何判定数据是否符合PH假定？

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