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？

Question

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

这是返回的结果

大家帮忙看下是什么问题，怎么修改，感谢！

Answer 1

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。

Answer 2

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

Answer 3

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。

Answer 4

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！

Answer 5

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)

Answer 6

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")