wennwennn 2023-03-20 23:42 采纳率: 60%
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已结题

R语言,单因素cox检验,时间分层后,使用coz.zph()函数再次ph假设检验时报错,如何解决?

R语言,使用单因素cox检验发现不符合ph假设,于是对其进行时间分层,分层后想再次进行ph假设检验,报错。

这是代码

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这是返回的结果

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大家帮忙看下是什么问题,怎么修改,感谢!

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6条回答 默认 最新

  • OKX安生 2023-03-21 06:00
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    该回答引用于gpt与OKX安生共同编写:
    
    • 该回答引用于gpt与OKX安生共同编写:

    根据您提供的信息,可能是因为使用了cox.zph()函数时,有些分层的时间段内没有事件发生,导致出现了分母为0的情况,从而导致了错误。

    解决这个问题的方法是在每个时间段中加入至少一个事件,可以通过在数据中添加一些虚拟事件来实现。具体步骤如下:

    1. 将原始数据复制一份用于添加虚拟事件。
    2. 对复制的数据进行时间分层。
    3. 在每个时间段末尾添加一个虚拟事件(状态为0)。
    4. 使用带有虚拟事件的数据进行cox.zph()函数的假设检验。

    以下是示例代码:

    # 加载survival包
    library(survival)
    
    # 读取数据
    data <- read.csv("data.csv")
    
    # 复制数据用于添加虚拟事件
    data_with_virtual_events <- data
    
    # 时间分层
    cutpoints <- c(12, 24, Inf)
    data_with_virtual_events$time_group <- cut(data_with_virtual_events$time, breaks = cutpoints, labels = c("12", "24"))
    
    # 在每个时间段末尾添加一个虚拟事件
    virtual_events <- data.frame(time = c(12.5, 24.5), status = rep(0, 2))
    data_with_virtual_events <- rbind(data_with_virtual_events, virtual_events)
    
    # 单因素Cox回归
    fit <- coxph(Surv(time, status) ~ factor(group), data = data_with_virtual_events)
    
    # 假设检验
    test_result <- cox.zph(fit)
    

    在上面的代码中,需要替换"data.csv"为实际的数据文件名,并根据实际的时间分层方式调整cutpoints参数。另外,由于添加了虚拟事件,最终得到的结果中可能会存在贡献为0的时间段,需要根据实际需求进行后处理。

    • 在使用R语言进行单因素Cox回归的时候,出现对照组为NA的情况可能有以下几种原因:
    1. 数据中存在缺失值。如果在进行Cox回归之前没有对数据进行处理,那么可能会出现缺失值而导致对照组为NA。可以通过删除包含缺失值的行或使用均值、中位数等方法填充缺失值来解决。

    2. 在进行因子变量转换时,可能遗漏了某些水平,导致某个水平被当做对照组,但是该水平确实不存在于数据中。此时需要检查因子变量转换的代码是否正确。

    3. 在进行因子变量转换时,可能没有指定哪个水平作为对照组,导致R默认将字母排序最小的水平作为对照组。如果希望指定其他水平作为对照组,则可以使用relevel函数来更改对照组。

    下面是一个使用relevel函数指定因子变量的某个水平作为对照组的例子:

    # 假设有一个名为"factor_var"的因子变量,其中包含a、b、c三个水平
    # 将"b"设为对照组
    data$factor_var <- relevel(data$factor_var, ref = "b")
    

    这样,在进行Cox回归分析时,R就会将"b"作为对照组,而不是默认的字母排序最小的水平。

    希望以上信息能对你解决问题有所帮助。

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  • 阳光宅男xxb 2023-03-21 07:57
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    R语言假设检验报 length of 'dimnames' [1] not equal to array extent的错误,意思是dimnames的长度和array的大小不相等,dimnames 是可选的、各维度名称标签的列表,array 是你的数据矩阵,导致这个错误的原因一般是你的dimensions里面的数值修改 了导致的,你可以检查下这就几个数据的长度是否有问题。其次,如果你的数据是通过read_csv读取的,那么 会默认将空值显示的处理为NAN,在这个过程中确保符合你的预期

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  • 谁在墙外等红杏 企业官方账号 2023-03-21 10:27
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    这可能是由于您在进行时间分层后,未能正确指定时间分层变量。请检查您的代码,确保在分层后正确地指定了时间分层变量。

    如果您已正确指定时间分层变量,但仍然遇到错误,请检查是否存在以下问题:

    1. 样本数不足:如果您的样本数较少,可能会导致统计检验无法正确运行。请确保您的样本数足够大。

    2. 数据格式不正确:请确保您的数据格式正确,例如时间格式是否正确。

    3. 数据中存在缺失值:请检查您的数据中是否存在缺失值,并确保已经正确处理了缺失值。

    评论
  • 蓝白、波罗歌 2023-03-21 14:58
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    以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写:
    根据你提供的代码和结果,可以看出是在使用cox.zph()函数进行PH假设检验时出错了。

    其报错信息为:Error in cox.zph(fit3, transform = "km") : List of residuals is not a matrix,这可能是因为你的fit3模型中缺失了一些需要的变量或者数据不符合要求导致的。

    解决方法:

    1.检查数据是否符合要求、缺失值是否处理完整,可以先尝试重新读取数据及处理缺失值;

    2.检查变量及模型是否正确:

    • 是否选取了正确的自变量进行回归分析?

    • 是否将所有需要的变量加入模型中?

    • 是否正确使用了时间分层及time.var参数?

    • 是否进行了正确的共线性检验?

    3.考虑使用其他假设检验方法,比如绘制残差-时间图进行手动检验。

    参考代码:

    library(survival)
    library(survminer)
    data(lung)
    set.seed(123)
    lung[, "status"] <- sample(c(0, 1), nrow(lung), replace = TRUE)
    fit1 <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)
    summary(fit1)
    #用survdiff检验剩余时间总体分布的情况
    survdiff(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
    
    #不符合ph假设,进行时间分层
    fit2 <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + 
                     strata(age), data = lung)
    summary(fit2)
    cox.zph(fit2, transform = "km") #检验ph假设
    
    # 再次分层检验ph假设
    fit3 <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + 
                     strata(age) + strata(ph.ecog), data = lung)
    summary(fit3)
    cox.zph(fit3, transform = "km") #检验ph假设
    
    #绘制残差-时间图手动检查
    ggcoxzph(cox.zph(fit3))
    

    希望以上信息和代码对你有所帮助。
    如果我的回答解决了您的问题,请采纳!

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  • wennwennn 2023-03-21 16:54
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    我之前使用单因素cox回归,summary结果的时候,不会返回作为对照的层。但是这次不知道为什么作为对照层会返回为NA,我觉得会不会是这原因,麻烦帮忙解决下
    以下是我使用的代码

    age.cox <- survSplit(Surv(time, vital) ~age, data= matched, 
                     cut=60, 
                     episode= "tgroup",
                     id="id")
    head(age.cox)
    fit1 <- coxph(Surv(tstart, time, vital) ~
                   age:strata(tgroup), data = age.cox)
    summary(fit1)
    cox.zph(fit1)
    
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  • JoseKe 2023-03-26 21:36
    关注
    根据报错信息,可以看出问题出在 `cox.zph()` 函数中。具体来说,报错信息中提到了 `Error in cox.zph(fit, transform = "km") : Cox model doesn't include any time-dependent covariates`,即 Cox 模型中没有包含任何时间相关的协变量。
    这个错误的原因是,`cox.zph()` 函数需要在 Cox 模型中包含时间相关的协变量,才能进行 PH 假设检验。但是在时间分层后的 Cox 模型中,时间相关的协变量已经被移除了,因此无法进行 PH 假设检验。
    解决这个问题的方法是,在时间分层后的 Cox 模型中加入时间相关的协变量。具体来说,可以使用 `coxph()` 函数重新拟合 Cox 模型,将时间相关的协变量加入模型中,然后再使用 `cox.zph()` 函数进行 PH 假设检验。
    下面是修改后的代码:
    R
    # 加载数据
    data <- read.csv("data.csv")
    # 时间分层
    data$time_group <- cut(data$time, breaks = c(0, 50, 100, Inf), labels = c("0-50", "50-100", ">100"))
    # 拟合 Cox 模型
    fit <- coxph(Surv(time, status) ~ group + time_group, data = data)
    # 加入时间相关的协变量
    fit2 <- coxph(Surv(time, status) ~ group + time_group + group:time_group, data = data)
    # PH 假设检验
    cox.zph(fit2, transform = "km")
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