本次介绍生存分析中的Cox回归，本篇将专注于实操而非理论，对于生存分析理论有兴趣的读者请自行查阅相关资料。
使用survival包中的lung数据集进行演示，这份数据集包含了肺癌患者的生存信息，其中"time"为生存时间（单位为天）,"status"为生存状态，1表示删失，2表示死亡。Cox回归用于探索危险因素，首先需将分类变量转化为因子类型以进行哑变量设置。
为了展示Cox回归的应用，我们选取了"sex"、"age"和"ph.karno"三个变量进行多因素分析。通过结果解读，可以发现与logistic回归类似，每个变量的效应大小由回归系数表示，且Cox回归的C-index值为0.645，表示模型的预测能力。同时，通过似然比检验、Wald检验和Score（logrank）检验，可以评估各变量的显著性。
构建Cox回归模型后，可利用broom包简化结果提取，无需手动处理。使用特定函数即可获取模型详细信息，过程与logistic回归相似。在进行Cox回归时，需满足等比例风险假设，这是Cox模型的基础条件。若违反等比例风险假设，可通过K-M曲线、Schoenfeld残差等方法进行检验。
通过Schoenfeld残差检验，发现"ph.karno"变量不符合等比例风险假设。其他变量如"sex"和"age"的回归系数随时间变化趋势稳定，接近0水平线，与检验结果一致。ggcoxdiagnostics()函数支持多种残差类型，如martingale、deviance、score、dfbetas和scaledsch等，通过调整参数即可获取不同类型的残差信息。
Cox回归计算出的回归系数及其95%可信区间可用于森林图展示，直观呈现各变量的效应大小和不确定性。对于希望定制森林图样式的读者，可参考先前发布的文章，如“画一个好看的森林图”、“用更简单的方式画森林图”和“R语言画森林图系列3！”、“R语言画森林图系列4！”等。
本次内容主要覆盖Cox回归的核心内容，读者在使用过程中如有疑问，可通过加入相关群组或在评论区留言获取帮助。下次将详细介绍时依协变量Cox回归和时依系数Cox回归。
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回答时间：2025-03-19 05:32
