比例危险表的测试 仅使用固定预测变量拟合 Cox 模型

解释

使用测试来确定模型是否符合比例危险假设。空假设是该模型符合所有预测器的假设。通常，显著性水平（用 α 或 alpha 表示）为 .05 即可。显著性水平 .0.05 指示当额外参数实际上不会显著改善分布拟合时，判定额外参数会显著改善分布拟合的风险为 5%。

整体 F 检验

空假设是模型中所有术语的效果符合比例危险假设。如果 p 值低于您的重要级别，则有统计证据表明，至少有一个术语违反了比例危险假设。检查各个术语的测试，以确定哪些条款应对违规负责。

测试一个学期

空假设是，该术语的效果符合比例危险假设。如果 p 值大于显著性水平，则可以断定不存在统计意义上显著的关联，并且解释结束。如果测试发现违规情况，请考虑存储缩放的 Schoenfeld 残余物，以根据事件时间和转换事件时间进行绘图。使用缩放的 Schoenfeld 残差图来确定不成比例的原因，例如减少或增加的影响。在某些情况下，非比例性通过添加交互术语或使用术语形成地层而消失。