在做NHANES Cox回归模型的时候，等比例风险假设和非线性关系检验是否必须要做

Question

在做NHANES Cox回归模型的时候，等比例风险假设和非线性关系检验是否必须要做；
非线性检验常用R语言 ggcoxfunctional（）函数来做，是只能通过主观看图吗？感觉不是很客观

比如查阅的别人做的文献中，认为这整体算是线性关系，但有部分非线性区域，那么这样的连续变量是否还要继续纳入？

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

在做NHANES Cox回归模型时，等比例风险假设和非线性关系检验是必须要做的。尽管非线性检验通常通过可视化图表进行主观判断，但仅仅依靠主观观察可能不够客观。因此，在分析中最好使用一些特定的函数或方法来进行非线性关系检验。 在R语言中，可以使用ggcoxfunctional函数来进行非线性关系检验。这个函数能够绘制变量与风险函数的关系图，并通过视觉分析确定是否存在非线性关系。这种方式可以帮助分析者更客观地判断连续变量与因变量之间的关系。 如果在文献中发现整体上是线性关系，但有部分非线性区域的情况，应该根据具体情况来决定是否将这样的连续变量纳入到模型中。在决定是否保留这些连续变量时，可以考虑以下因素：

1. 非线性区域对模型的解释是否重要；
2. 非线性区域的影响是否是可忽略的；
3. 模型的目的和研究问题是否需要考虑非线性关系。 如果非线性区域对模型解释不重要，影响可以忽略，并且研究问题不需要考虑非线性关系，那么可以选择将这部分连续变量排除在模型之外。 下面是一个简单的示例代码，演示如何使用ggcoxfunctional函数进行非线性关系检验：

library(ggcoxfunctional)
# 使用ggcoxfunctional函数进行非线性关系检验
ggcoxfunctional(cox_model, data = your_data, x = "continuous_variable")

以上是对是否进行等比例风险假设和非线性关系检验的回答，希望能帮助您更好地理解NHANES Cox回归模型分析过程中的重要性。