相对风险表 仅使用固定预测变量拟合 Cox 模型

请查找定义和解释指导,了解优势比表中的每个统计量。

相对风险

相对风险比较两组的风险。

解释

使用相对风险来评估预测变量不同值之间的风险。Minitab 显示分类和连续变量的相对风险的单独表。

类别预测变量

在分类预测器表的相对风险中,Minitab 通过将该级别列列在 2 列、A 级和 B 级中来设置比较。相对风险描述 A 级相对于 B 级发生的可能性的变化。大于 1 的相对风险表示 A 级事件的可能性更大。小于 1 的相对风险表示 A 级事件发生的可能性较小。例如,在以下结果中,第四阶段患者经历该事件的风险比第一阶段患者的风险高 5.5 倍。

连续预测变量

在连续预测器的相对风险表中,Minitab 显示变化的单位和相对风险。相对风险描述了一个单位更改发生事件的可能性的变化。优势比大于 1 表示在预测变量越大,事件发生的几率越大。优势比小于 1 表示预测变量越大,事件发生的几率越小。例如,在以下结果中,患者在年龄每增加 1 年时体验该事件的可能性是患者的 1.02 倍。

连续预测变量的相对风险

变更单位相对风险95% 置信区间
年龄11.0192(0.9911, 1.0481)

类别预测变量的相对风险

水平 A水平 B相对风险95% 置信区间
舞台     
  III1.1503(0.4647, 2.8477)
  IIII1.9010(0.9459, 3.8204)
  IVI5.5068(2.4086, 12.5901)
  IIIII1.6526(0.6819, 4.0049)
  IVII4.7872(1.7825, 12.8566)
  IVIII2.8968(1.2952, 6.4788)
水平 A 相对于水平 B 的风险

相对风险的信心区间 (95% CI)

这些置信区间 (CI) 是可能包含优势比的实际值的值范围。

由于样本的随机性,来自总体的两个样本不可能生成相同的置信区间。但是如果随机取样多次,则所获得的特定百分比的置信区间会包含未知的总体参数。这些包含参数的置信区间的百分比是区间的置信水平。

置信区间由以下两部分组成:
点估计值
点估计是从样本数据计算得到的参数的估计值。
边际误差
边际误差定义了置信区间的宽度,它受到事件概率范围、样本数量和置信水平的影响。

解释

使用此置信区间评估优势比的估计值。例如,对于 95% 置信区间,置信区间包含总体系数的值的可信度为 95%。包含 1 的置信区间表示无法确定该变量对指定的置信度有影响。置信区间有助于评估结果的实际意义。使用您的专业知识可以确定置信区间是否包括对您的情形有实际显著性的值。如果区间因太宽而毫无用处,请考虑增加样本数量。