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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
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2014-03-28
基于个人理解,PROC LIFETEST,简单来说是基于寿命表分析结局状态发生时间在分类变量不同组之间是否存在差异,而PROC PHREG是在PROC LIFETEST基础上发展起来的影响结局状态发生时间的多因素分析方法。当然,既然是在PROC LIFETEST基础上发展起来的,PROC PHREG理论上应该能够完成PROC LIFETEST所能完成的事情,也即理论上采用PROC PHREG的单因素分析(也即COX的单因素分析)得到的结果应该与PROC LIFETEST得到的结果一致。
但是最近被问到两个问题
(1)为什么PROC PHREG的单因素分析得到的结果与PROC LIFETEST得到的结果不一致,P值也不一致。
(2)为什么PROC PHREG的单因素分析得到的生存曲线图与PROC LIFETEST得到的生存曲线图也不一致。

为了验证两者是否真的不一致?自己找到一个数据库,对两个问题均进行了一下验证,确实存在以上两个问题。因此,非常想听听大家对该问题的看法。

具体参考数据如下:
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2014-3-28 11:32:57
Good question
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2014-3-29 06:02:05
1.under discrete ties in phreg, the score test is identical to the log-rank test from lifetest. But usually we report wald test for beta in phreg.
2.Hmm...they should not be identical.
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2014-3-31 22:39:49
jingju11 发表于 2014-3-29 06:02
1.under discrete ties in phreg, the score test is identical to the log-rank test from lifetest. But  ...
谢谢你的回复,但是确实不是很清楚你说的意思,能够说得更详细一些吗?谢谢啦,^_^
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2014-3-31 23:02:51
针对上述两个问题,咨询资深统计教授后,得到的回复是:Cox 回归的风险率和逐段计算风险的思想是从寿命表和乘积极限法发展来的,但是,其参数估计的方法学不同于寿命表和乘积极限法,因此寿命表和乘积极限法并不是Cox 回归的特例。

希望对各位有一定的借鉴作用。同时欢迎进一步的跟帖讨论,^_^
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2014-4-1 07:46:12
针对上述两个问题,咨询资深教授后,得到的回复是:Cox 回归的风险率和逐段计算风险的思想是从寿命表和乘积极限法发展来的,但是,其参数估计的方法学不同于寿命表和乘积极限法,因此寿命表和乘积极限法并不是Cox 回归的特例。
希望对大家有一定帮助,^_^
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