对Minitab统计软件中比例危险假设的测试使用格兰布施和特莱诺（1994年）1.
DF
每个估计系数的自由度为 1。对于总体测试，自由度是系数自由度的总和。
卡方
所有预测器的全球测试
测试评估了无效假设，即模型中所有术语的坡度对于缩放的舍恩菲尔德残余物与事件时间的时尺度转换之间的关系为零，而替代假设至少一个坡度是非零的。
模型中所有预测器同时测试的测试统计形式如下：
根据空假设，所有预测因素都假定比例危险是正确的， 
渐近地遵循自由度为 p 的卡方分布。
对单个预测器进行测试
测试评估了空假设，即坡度为零，用于缩放 Schoenfeld 剩余期与事件时间的时尺度转换与斜坡为非零的替代假说之间的关系。
有关单个预测器的测试统计具有以下形式：
在空假设下，对预测器而言，比例危险假设是正确的， 
渐近地遵循自由度为 1 的卡方分布。
表示法
| 项 | 说明 |
|---|---|
 | 活动时间 |
| d | 活动次数 |
| p | 模型中的项数 |
 | 事件时间的时间尺度转换。Minitab 统计软件中的 G 控制图
|
 | 的方差-协方差矩阵 |
| S | Schoenfeld 残差的 d × p 矩阵 |
| S | 缩放的 Schoenfeld 残差的 d × p 矩阵 |
 | d维矢量，其组件为中心值  哪里  |
 |  |
 | 组件的示例方差  |
 | 样本的意思的组件  |
 | 矢量 jth 组件的标准错误  考克斯比例危险模型的估计参数 |
 | jth 预测器的缩放舍恩菲尔德残余物与时间转换功能值之间的相关系数，  |
P 值
检验的 p 值
其中，
是一个随机变量， 遵循奇方分布与 
自由度。
是检验统计量。
1 Grambsch, P.M. and Therneau, T.M. (1994)。 Proportional hazards tests and diagnostics based on weighted residuals. Biometrika 81(3), 515-526.
