⑴ SPSS | Cox回归分析
在临床研究中，探究影响患者生存结局的关键因素是一个复杂任务。传统的生存分析和Logistic回归无法满足这种需求，因为它们分别只考虑单个因素或二分类因变量。这时候，Cox回归分析就显得尤为重要，它适用于处理涉及二分类变量（疾病发生或未发生）、连续变量（随访时间）以及多个自变量的情况。通过实例说明，假设我们有数据集，包括Logistic回归分析结果和随访时间（生存时间）。
首先，明确数据集中的变量：时间变量为“months”，状态变量为“status”，自变量包括其他可能影响预后的因素。在SPSS中，我们从【分析】→【生存函数】→【Cox回归】开始操作，设置时间变量、状态变量，定义事件，选择协变量，并选择“转发：条件”方法。
对于分类变量，需要创建哑变量，将所有分类变量导入【分类协变量】，并对参考类别进行设置。然后，在【更改对比】中选择【指示符】，确认设置后进行回归分析。
分析结果显示在【输出文档】中，例如年龄、miR21和miR145表达水平以及文化程度等，都是影响肝癌患者5年内（60个月）死亡风险的重要因素。年龄每增加1岁，死亡风险翻倍；miR21表达升高1.0单位，死亡风险激增19.35倍。这表明降低miR21和miR145的表达对于降低死亡风险具有显著作用。
Cox回归的通用形式为S(t)=S0(t)xExp(β1*X1+β2*X2+…βi*Xi)，显示了各变量对生存率的影响程度。
总的来说，Cox回归分析是通过SPSS进行的一项全面的生存结局预测工具，熟练掌握它需要不断实践。