Cox比例风险回归模型（Cox proportional hazard model）可以分析多个因素对生存时间的影响，而且允许有截尾数据存在，是生存分析中最重要的多因素分析方法，其回归模型类似于线性回归，区别在于Cox回归的是个体风险与人群基线风险比值的对数，采用的是基于事件发生顺序的方法建立最大似然函数。

    数据说明：

    背景说明：

    本材研究中使用Cox回归分析，目的是研究一些变量对事件发生时间的影响。Cox回归是一种常用的生存分析方法，用于分析和预测事件（比如死亡、疾病发展等）发生的时间。在这个案例中，我们关注的是两个变量 A1 和 A2，它们可能对事件发生时间产生影响。这些变量可以是任何与事件发生相关的因素，例如患者的年龄、性别、治疗方式等。

    通过进行Cox回归分析，我们可以评估每个变量对事件发生时间的影响程度，并判断它们是否在统计上显著。回归系数表示了变量对事件发生时间的影响方向和强度，标准差和Wald值用于评估回归系数的显著性，p值则表示了显著性水平。此外，HR值可以帮助我们解释变量对事件发生风险的比率影响。

    通过分析这些结果，我们可以得出结论，哪些变量对事件发生时间有显著影响，哪些变量没有显著影响。这对于了解事件发生的相关因素，以及为进一步的研究和决策提供依据非常重要。

    Cox回归分析是一种重要的统计方法，可以帮助我们了解事件发生时间的影响因素，并为预测和干预提供科学依据。

    在这个案例中，我们通过分析回归系数、标准差、Wald值、p值和HR值，对变量 A1 和 A2 的影响进行了评估，并提供了相应的解释和结论。

    分析结果如下所示：

    结果显示，Ominbus全局性检验的显著性P值为1.0>0.05，水平上不呈现显著性，不能拒绝原假设，因此数据所有变量的风险比率均为零，模型无效。

    首先，进行了Omnibus全局性检验，其目的是检验回归模型的整体适应度。在这里，我们看到卡方值为2，自由度为0，p值为0.59。根据常用的显著性水平（一般是0.05），我们可以认为这个模型在统计上是合适的，即没有明显的整体适应度问题。

    接下来，给出了每个变量的回归系数汇总情况。回归系数反映了变量对事件发生时间的影响程度。在这里，有两个变量 A1 和 A2，它们的回归系数分别是 -0.627 和 -0.091。回归系数的正负表示了变量对事件发生时间的影响方向，而数值的大小表示了影响的强度。

    此外，还给出了回归系数的标准差、Wald值、自由度和p值。标准差表示了回归系数估计的精确程度，Wald值用于计算回归系数的显著性，自由度指示了模型的自由度（通常等于变量的个数），p值则表示了回归系数的显著性。在这里，可以看到变量 A1 的回归系数在统计上是显著的（p值为0.004），而变量 A2 的回归系数在统计上不显著（p值为0.59）。

    最后，还给出了HR值（Hazard Ratio），它表示了事件发生风险的比率。在这里，变量 A1 的HR值为0.534，表示每单位增加变量 A1 的值，事件发生风险会降低46.6%（1-0.534），而变量 A2 的HR值为0.913，表示每单位增加变量 A2 的值，事件发生风险会降低8.7%（1-0.913）。

    总结来说，这个Cox回归分析研究了变量 A1 和 A2 对事件发生时间的影响。通过分析回归系数、标准差、Wald值、p值和HR值，我们可以评估每个变量的影响方向、强度和显著性。其中，变量 A1 在统计上对事件发生时间有显著影响，而变量 A2 则没有显著影响。这些结果可以帮助研究人员了解事件发生的相关因素，并为进一步的分析和决策提供依据。

    参考文献：

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