自己顶起！

再度顶起！

当然有了，用LR就可以了

4# 爱萌
多谢您的回复，能否麻烦您说的再详细一点，似然比检验么？构建过程是什么样子的，比方说用stata做，我知道可以分别求出两个模型的似然比（这里不知您说的是不是LR chi2值），然后呢，请问如何比较，用什么命令可以说一下么。多谢！

4# 爱萌
根据版主的提示，我尝试使用了lrtest，但是我发现使用lrtest进行线性回归，logistic回归的分析都没有问题，该P<0.05的都<0.05，该大的也大，但是，当我使用lrtest进行两个COX回归模型比较是，无论怎么设置，得到的结果永远是P<0.001的，我觉得是我个人命令写的有问题，麻烦版主及诸位高手再帮我看一下，小弟多谢诸位了！

代码如下：（注：这里面testset是从同一总体随机生成的，我认为按理说这个结果应当是P>0.05的，即“在testset0和testset1上，由A，B构建的COX两个模型应当没有区别"，但是，我更换seed重复生成了多次，所得的结果都是P<0.0001，LR chi2(2) 也始终保持在520多）

stcox A B if testset==0
est store X
stcox A B if testset==1
est store Y
stcox A B
est store All
lrtest (All)(X Y),stats
结果如下：

Likelihood-ratio test                                  LR chi2(2)  =    526.31
                                                       Prob > chi2 =    0.0000
Assumption: (All) nested in (X, Y)
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       Model |    Obs    ll(null)   ll(model)     df          AIC         BIC
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         All |   1513   -2560.141   -2458.994      2     4921.988    4932.632
           X |    756   -1255.063   -1192.124      2     2388.248    2397.505
           Y |    757   -1047.281   -1003.715      2     2011.431    2020.689
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