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spss cox回归分析结果

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spssCurve回归分析在我们的教程中如何写方程，详细介绍了SPSS linear回归分析 。图3勾选以下模型中除“Logistic”以外的所有模型，因为Logistic模型需要因变量作为分类变量 ， 这显然不合适(图4)，点击确定，在cox回归分析中，如何处理协变量为分层变量？最近用SPSS做了一个COX模型分析，协变量的分类我不太了解 ， 手头也没有这方面的书 ， 我一直在从网上下载信息 。

1、生存曲线(三前两期讨论了如何使用软件(包括GraphPadPrism、SPSS和Origin)绘制生存曲线 。生存曲线只是数据呈现方式之一，其核心一定是统计结果 。说到统计 ， 必然要选择使用哪种统计方法 。有时候你的数据统计意义不大，真的要回头看看统计方法是否正确 。打开SPSS统计软件，记录数据，点击Survival 分析 。我们会发现软件中有四种统计方法可用 。这时候我们该选哪个？

SPSS软件对生命表法的官方解释是:用每个区间估计的概率来估计事件在不同时间点的总体概率 。“生命表的基本概念是将观测区间分成更小的时间区间 。对于每一个区间 ， 在这个区间内发生终端事件的概率，是用所有至少观察过这个时间的人来计算的 。然后用每个区间估计的概率来估计事件在不同时间点的总体概率 。”想出这样的段子估计打击有点尴尬 。

2、在 cox 回归 分析中协变量是等级变量的该怎样处理最近用SPSS做COX模型分析，对协变量的分类不太了解，手头也没有这方面的书籍 。我一直在网上下载资料学习一点点 。我在做临床预后分析的时候，纳入了一些变量 ， 比如临床风险等级这个变量 ， 我设置为低风险1，中风险2，高风险3 。当我在模型中包括这个变量时，我想把低风险组作为参照组，以便看到高风险组和高风险组对低风险组的HR 。现在主要有几个问题 。

3、 spss曲线 回归 分析方程怎么写在我们的教程中 ， 详细介绍了SPSS Linear回归分析 。虽然线性回归可以满足大部分数据分析，但实际上并不适用于所有数据 。当我们无法确定因变量和自变量之间的关系是线性还是其他非线性的模型关系时 ， 那么就需要用curve 回归来确定因变量和自变量之间哪个模型最合适 。下面是几个样本的人数和beta指标的数据 。我们需要分析人数和beta指数有什么关系，或者说什么样的模型最合适(图1) 。
【spss cox回归分析结果】图3勾选以下模型中除“Logistic”以外的所有模型 ， 因为Logistic模型需要因变量作为分类变量，这显然不合适(图4)，点击确定 。图4 分析结果从上表可以看出，三次模型的r平方最高，为98% ， 因此可以得出结论，人数与指数拟合度最高的模型是三次模型 。图6从上图(图6)可以看出，圆圈是实际数据，三次模型曲线与之匹配最好，与图5的计算结果一致 。

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